
1001 - 5000 funcionários
Fundada em 1972
🤝 B2B
🤝 Sem Fins Lucrativos
📚 Educação
B2B • Non-profit • Education
Página oficial do Sistema Fibra Fibra Sesi Senai e IEL-DF
🔥 2 horas atrás
🇧🇷 Brasil – Remoto
💵 R$9.000 / mês
⏰ Tempo Integral
🟡 Pleno
🟠 Sênior
📊 Cientista de Dados
👻 Score fantasma 18%
De onde vem esta vaga
Publicada na página de carreiras da Sistema Fibra, não em um site de vagas
Vista pela primeira vez pelo Remote Rocketship 2 horas atrás

1001 - 5000 funcionários
Fundada em 1972
🤝 B2B
🤝 Sem Fins Lucrativos
📚 Educação
B2B • Non-profit • Education
Página oficial do Sistema Fibra Fibra Sesi Senai e IEL-DF
• Realizar pré-processamento e enriquecimento de textos, incluindo limpeza, tokenização, lematização e remoção de ruídos • Extrair características relevantes para modelos de NLP • Criar embeddings de documentos e consultas usando Sentence-BERT, OpenAI ada ou modelos similares • Armazenar e indexar embeddings em bancos vetoriais • Desenvolver pipelines de busca semântica, recuperação de informação e aplicações com RAG • Implementar fluxos de consulta, embedding, busca vetorial, re-ranking opcional e uso de contexto recuperado • Avaliar a qualidade da recuperação e das respostas geradas usando métricas como recall@k e MRR • Adaptar modelos pré-treinados em PyTorch ou TensorFlow para classificação, similaridade e extração de informação • Experimentar com arquiteturas como transformers e redes neurais simples • Documentar pipelines, decisões técnicas e resultados de experimentos • Utilizar Git para controle de versão do código
• Mestrado cursando ou concluído • Formação em Ciência da Computação, Engenharia de Computação/Software, Sistemas de Informação, Estatística, Matemática Aplicada, Engenharia Elétrica, Ciência de Dados ou áreas correlatas das Ciências Exatas e Engenharias • Programação em Python com domínio de tipagem, manipulação de dados (pandas/polars) e uso de ambientes virtuais • Experiência prática com NLP, incluindo tokenização, stemming/lematização, remoção de stopwords e vetorização (TF-IDF, word2vec ou embeddings) • Conhecimento aplicado de embeddings, busca semântica e técnicas de RAG, incluindo Sentence-BERT e bancos vetoriais como FAISS, ChromaDB, Pinecone ou Qdrant • Experiência com pelo menos um framework de deep learning (PyTorch ou TensorFlow), suficiente para carregar modelos pré-treinados e realizar fine-tuning simples • Noção de pipelines analíticos e experimentação em ciência de dados aplicada a NLP • Versionamento com Git • Experiência com modelos gerativos (LLMs), engenharia de prompts e avaliação de respostas será um diferencial • Conhecimento de PostgreSQL, MongoDB e Redis será um diferencial • Vivência em projetos reais acadêmicos ou profissionais com documentação e testes será um diferencial
• Bolsa Auxílio: R$ 9.000,00 • Atuação remota • Disponibilidade de 40h semanais • Duração de 9 meses
Candidatar-seMelhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.
🔥 16 horas atrás
Cientista de Dados Sênior responsável por sustentar modelos de Machine Learning e Deep Learning em produção. Contribuindo para as soluções de IA da Vetta, empresa global de digitalização industrial sustentável.
🔥 20 horas atrás
Liderança de Segurança e Governança de Privacidade, responsável por projetar classificação, mascaramento e linhagem no Snowflake para clientes da CI&T em projetos de modernização de dados financeiros. Parceria com as equipes de segurança e compliance para aprovar a governança antes da implementação.
🇧🇷 Brasil – Remoto
💰 $5.500.000 Venture Round em 2014-04
⏰ Tempo Integral
🟡 Pleno
🟠 Sênior
📊 Cientista de Dados
🗣️🇺🇸🇬🇧 Inglês obrigatório
🕒 Ontem
Cientista de Dados Sênior desenvolvendo soluções de IA/ML para otimização de portfólio, recomendações e personalização. Atuação na BEES, plataforma global de comércio digital B2B da AB InBev, com fluxos escaláveis de dados em nuvem.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Inglês obrigatório
🕒 Ontem
Cientista de Dados em uma farmacêutica brasileira, desenvolvendo modelos preditivos e pipelines automatizados. Gerando análises estratégicas para inovação, eficiência operacional e crescimento sustentável.
🕒 Ontem
Cientista de Dados Python desenvolvendo soluções de Pesquisa Operacional e otimização MILP na Compass UOL. Construção de modelos, APIs e análises de cenários para transformação digital com IA.