Cientista de Dados Principal — Sistemas de Recomendação

🔥 13 horas atrás

🌐 Colômbia, Chile, +1 outros países – Remoto

🇨🇴 Colômbia – Remoto 🇨🇱 Chile – Remoto 🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 12%

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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201 - 500 funcionários

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A Vidmob é uma empresa especializada em analytics de dados criativos, oferecendo ferramentas e soluções robustas para times de marca, criação, mídia e agências. A empresa utiliza mais de 40 modelos de IA proprietários e analisa trilhões de elementos criativos para aprimorar as decisões em criação e mídia. A Vidmob oferece serviços como pontuação de criativos (creative scoring), creative analytics e exportações, além de Medição de Diversidade e integração com GenAI (IA generativa). Faz parceria com as principais plataformas de anúncios para aumentar a eficácia criativa e o ROI de mídia, ajudando marcas a alcançar melhores métricas de performance, como taxas de cliques (CTR) e taxas de visualização (VTR) mais altas. A Vidmob é reconhecida por diversos prêmios de prestígio por inovação e criatividade em publicidade e mídia.

Descrição

• Desenvolver sistemas de recomendação que identifiquem possíveis causas de baixo desempenho, recomendem melhorias criativas, priorizem edições e apoiem testes • Desenvolver sistemas de inteligência criativa que conectem dados visuais, textuais, de áudio, estruturais, de plataforma e de desempenho • Transformar sinais multimodais em diagnósticos, pontuações, recomendações e ferramentas de apoio à decisão • Trabalhar com dados de vídeo, imagem, texto, áudio, metadados e KPIs usando computer vision, embeddings, LLMs, classificação, clustering e raciocínio multimodal • Projetar experimentos, quantificar incertezas e separar sinais de ruídos usando inferência causal, testes de hipóteses, regressão, coortes pareadas e análises de tratamento e controle • Escrever código Python e SQL para produtos de dados, APIs, pipelines de modelos, frameworks de avaliação e ferramentas internas • Trabalhar em parceria com as equipes de Engenharia, Engenharia de Dados e DevOps em sistemas confiáveis, observáveis, escaláveis e fáceis de manter • Aprimorar pipelines de treinamento, feature stores, serving de modelos, frameworks de avaliação e fluxos de deployment na AWS e no GCP / Vertex AI • Atuar como liderança técnica e explicar conceitos complexos de IA, machine learning e mensuração para equipes multifuncionais • Ajudar a organização a adotar ferramentas, automação, métodos de avaliação e práticas de desenvolvimento assistido por IA mais eficientes

🎯 Requisitos

• Doutorado em Ciência da Computação é fortemente preferencial; doutorado em Estatística, Matemática, Ciências Naturais, Engenharia, Pesquisa Operacional / Ciência da Gestão ou Economia será valorizado, desde que acompanhado de sólida experiência em computação e engenharia; candidatos excepcionais com mestrado e ampla experiência prática em IA / ML também serão considerados • Mais de 10 anos de experiência em data science aplicada, machine learning ou desenvolvimento de produtos de IA, ou mais de 5 anos de experiência após o doutorado em uma função aplicada altamente técnica • Experiência com Python em nível de produção • Experiência no projeto de sistemas de dados, na análise de arquitetura e na colaboração com engenheiros em produtos de dados implementados • Capacidade de extrair informações de grandes tabelas de dados e manipular dados usando consultas SQL e código de scripting • Experiência prática com Databricks, BigQuery, Flink ou plataformas semelhantes de dados em larga escala • Experiência com treinamento, avaliação, deployment e monitoramento de modelos; retreinamento, pipelines de features, rastreamento de experimentos, registros de modelos e observabilidade de ML • Domínio de aprendizado supervisionado e não supervisionado, avaliação de modelos, engenharia de features, embeddings, retrieval, ranking, clustering, classificação, sistemas de recomendação e validação estatística • Experiência prática com computer vision, compreensão de vídeos e imagens, LLMs, workflows de foundation models ou outros sistemas aplicados de GenAI • Domínio de probabilidade, estatística, otimização, desenho experimental, inferência causal, testes de hipóteses, intervalos de confiança e desenho de tratamento e controle • Experiência na aplicação de modelos a resultados reais de negócio • Forte domínio do inglês escrito e falado