Cientista de Dados (AI/ML)

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Onebridge

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201 - 500 funcionários

🏥 Saúde

🏭 Manufatura

📦 Logística

Healthcare • Manufacturing • Logistics

A Onebridge é uma consultoria em BI, Data Analytics e Desenvolvimento de Aplicações Empresariais. Há mais de 15 anos, atendemos algumas das maiores organizações dos setores de saúde, ciências da vida, manufatura, serviços financeiros e governo nos Estados Unidos. 100% de propriedade e operada pelos colaboradores, a Onebridge foi reconhecida como um dos melhores lugares para trabalhar (“Best Places to Work”) em Indianápolis por seis anos consecutivos.

Descrição

• Desenvolver, treinar, avaliar e implantar modelos de machine learning para resolver problemas de negócio e gerar impacto mensurável • Analisar conjuntos de dados grandes e complexos usando Python, SQL, Pandas e NumPy para obter insights e apoiar decisões orientadas por dados • Aplicar modelagem estatística, análises preditivas e técnicas de previsão de séries temporais a desafios de negócio e operacionais • Projetar e implementar soluções de IA e Generative AI usando modelos baseados em transformers, técnicas de prompt engineering e plataformas líderes de LLMs • Colaborar com ML Engineers e equipes de produto para levar modelos do estágio experimental até ambientes de produção • Avaliar e recomendar abordagens apropriadas, equilibrando técnicas tradicionais de machine learning com capacidades de GenAI • Construir e otimizar pipelines de dados, fluxos de trabalho de modelos e soluções analíticas que sejam escaláveis, fáceis de manter e eficientes • Traduzir requisitos de negócio em soluções práticas de IA, machine learning e análise de dados, especialmente para casos de uso em Varejo e FMCG

🎯 Requisitos

• Mais de 3 anos de experiência em Ciência de Dados, Machine Learning, IA Aplicada ou funções analíticas correlatas • Forte proficiência em Python, com experiência em Pandas, NumPy, SQL e melhores práticas de análise de dados • Experiência prática na construção, validação e implantação de modelos de machine learning usando scikit-learn, TensorFlow e PyTorch • Base sólida em machine learning, estatística, análises preditivas e modelagem de séries temporais • Experiência com Generative AI e Large Language Models (LLMs), incluindo prompt engineering e integração com OpenAI, Anthropic, Gemini ou modelos open-source • Capacidade de escrever código limpo, manutenível e bem estruturado, aplicando práticas de engenharia de software em projetos de ciência de dados • Forte raciocínio analítico, habilidade de resolução de problemas e experiência com grandes volumes de dados para solucionar desafios reais de negócio • Capacidade de trabalhar de forma independente, colaborando efetivamente com equipes multifuncionais em um ambiente Ágil