Applied Data Scientist / AI Engineer

🕒 Agosto 6

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏳ Contrato/Temporário

🟡 Pleno

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 27%

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.

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Sciensa

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2010

💼 Consultoria

📣 Marketing

📦 Logística

Consulting • Marketing • Logistics

A Sciensa é uma empresa de InfraTech que projeta, constrói e opera infraestrutura digital escalável e segura, além de produtos impulsionados por IA para o setor financeiro. Ela fornece soluções em dados e IA generativa, integrações de API (incluindo Databricks), serviços de nuvem e cibersegurança, implementações da plataforma Salesforce e desenvolvimento personalizado para ajudar bancos, bancos digitais e fintechs a acelerar a entrega de produtos, governança e jornadas dos clientes. A Sciensa também oferece serviços de talentos e consultoria, além de aceleradores específicos para o setor financeiro.

Descrição

• Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de classificação • Construir métricas de avaliação e model cards • Criar experimentos para validação dos modelos • Garantir explicabilidade e rastreabilidade das decisões • Trabalhar em conjunto com soluções baseadas em LLMs

🎯 Requisitos

• Experiência com Machine Learning em produção • Conhecimento de Python • Experiência com avaliação de modelos e métricas de performance • Conhecimento de pipelines de Machine Learning • Conhecimento em LLMs e IA aplicada • Boa comunicação • Visão sistêmica • Liderança técnica colaborativa • Capacidade de mentoria • Perfil pragmático • Facilidade para atuar com múltiplos times e diferentes contextos tecnológicos • Experiência com RAG, MLOps, Model Governance e frameworks de avaliação de modelos será considerada um diferencial

🏖️ Benefícios

• Oportunidade de crescimento técnico • Cultura de boas práticas de engenharia • Times colaborativos e orientados a resultado • Ambiente que equilibra autonomia e governança • Desafios técnicos reais e relevantes • Espaço para influenciar arquitetura e decisões técnicas • Atuação próxima ao negócio, com impacto direto nas entregas • Equipamento fornecido pela Sciensa, conforme necessidade da área/projeto