Data Science | SR (Remote)

🔥 11 minutos atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 14%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

Configurar Alerta de Email para Novas Vagas

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo

Compass

SiteLinkedInTodas as Vagas

10.000+ funcionários

🏠 Imobiliário

📱 Mídia

Real Estate • Media

A Compass é um site focado em conteúdo e serviços imobiliários que oferece análises de mercado detalhadas, guias de compra/venda/aluguel, informações sobre hipotecas e financiamentos, além de conselhos sobre melhoria e renovação de imóveis. O site disponibiliza recursos para compradores de imóveis, vendedores, locatários, agentes e investidores imobiliários — incluindo artigos sobre avaliações, moradia acessível, estratégias de investimento, encenação e manutenção de propriedades. A Compass visa ajudar os usuários a tomarem decisões informadas ao longo do ciclo de vida habitacional através de atualizações de mercado oportunas e conteúdo prático de "como fazer".

Descrição

• Desenvolvimento de modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos de negócio, conduzindo desde a exploração de dados até a validação e interpretação de resultados com foco em impacto mensurável • Utilização de Python (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM), notebooks (Jupyter, Databricks), ferramentas de experimentação (MLflow) e bibliotecas estatísticas (Statsmodels, SciPy), aplicando técnicas supervisionadas, não supervisionadas e deep learning conforme a necessidade • Validação de performance de sistemas RAG, considerando métricas de custo (tokens e latência) e qualidade das respostas, utilizando indicadores como similaridade semântica, BLEU e ROUGE, entre outros • Desenvolvimento de pipelines de ingestão de texto em bancos vetoriais, com uso de AWS OpenSearch, bem como na construção de APIs utilizando LangChain e LangGraph, integradas a OpenAI e AWS Bedrock • Atuação com serviços de nuvem AWS (como S3, Lambda, Parameter Store e Secret Manager), além de arquiteturas serverless em AWS e Azure, aplicações conteinerizadas em ambiente AWS e uso de Azure Document Intelligence para extração e processamento de documentos

🎯 Requisitos

• Sólida experiência em Python • Experiência com modelos de Machine Learning e domínio de bibliotecas de Ciência de Dados, como Scikit-learn, XGBoost e LightGBM • Experiência prática com Large Language Models (LLMs) e soluções de IA Generativa, com ênfase em arquiteturas baseadas em agentes, incluindo RAG (Retrieval-Augmented Generation) • Experiência com Databricks • Experiência com os frameworks LangChain e LangGraph • Experiência com ferramentas de experimentação (MLflow) • Experiência com AWS Bedrock • Conhecimento em métricas de avaliação de modelos de linguagem, como BLEU e ROUGE, será considerado um diferencial • Além da experiência com AWS, é necessário possuir conhecimento em Azure

🏖️ Benefícios

• Trabalho remoto • Vaga também para PcD