Bolsista mestre ( Cientista de Dados – NLP e Sistemas de Busca Semântica) ICT ITAÚ

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🔥 2 horas atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

💵 R$9.000 / mês

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

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

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Sistema Fibra

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

Descrição

• 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

🎯 Requisitos

• 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

🏖️ Benefícios

• Bolsa Auxílio: R$ 9.000,00 • Atuação remota • Disponibilidade de 40h semanais • Duração de 9 meses

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🟡 Pleno

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🗣️🇺🇸🇬🇧 Inglês obrigatório

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🗣️🇺🇸🇬🇧 Inglês obrigatório

🕒 Ontem

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1001 - 5000

🏥 Saúde

🏭 Manufatura

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Cientista de Dados em uma farmacêutica brasileira, desenvolvendo modelos preditivos e pipelines automatizados. Gerando análises estratégicas para inovação, eficiência operacional e crescimento sustentável.

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10.000+ funcionários

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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.

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