Pessoa Cientista de Dados - IA Generativa
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AI Summary
Define the technical vision, architecture, and strategy for Generative AI, developing solutions like autonomous agents and intelligent copilots. Act as a technical reference for the data science team while implementing software engineering standards and collaborating across product and engineering teams.
Desafio do time
Você atuará como referência técnica na frente de IA generativa em uma das iniciativas mais estratégicas da companhia, com alto impacto para os nossos produtos e clientes. Seu papel será estruturar e evoluir a área de ciência de dados voltada para IA generativa, definindo visão, arquitetura, padrões técnicos e práticas de engenharia robustas. Atuará como elo entre dados, tecnologia e produto, promovendo uma cultura orientada à inovação, excelência técnica e impacto de negócio.
Principais entregas
- Definir visão, arquitetura e estratégia técnica para IA generativa;
- Desenvolver soluções com agentes autônomos, copilotos inteligentes e assistentes personalizados;
- Atuar como referência técnica para o time de ciência de dados, apoiando no desenvolvimento técnico e adoção de boas práticas;
- Propor e implementar padrões de engenharia de software e ciência de dados, como versionamento, reprodutibilidade e documentação;
- Colaborar com times de engenharia, produto e dados para garantir integrações eficientes e uso sustentável da infraestrutura de dados.
Perfil que buscamos
- Experiência consolidada em IA generativa, agentes autônomos e soluções SaaS com componentes generativos;
- Domínio de Python e bibliotecas como Pandas, Numpy, Scikit-learn, LangChain ou equivalentes;
- Conhecimento sólido em IA tradicional, incluindo redes neurais, modelagem supervisionada e não supervisionada;
- Fluência em engenharia de dados, SQL e manipulação de dados estruturados e não estruturados;
- Vivência com arquitetura de APIs, microsserviços, MLOps e deployment em produção.
Será considerado um diferencial
- Ter liderado decisões de arquitetura em produtos com IA generativa em contexto real;
- Experiência em ambientes de alta complexidade técnica ou alta escala (SaaS B2B ou B2C);
- Familiaridade com ferramentas e práticas de MLOps como MLflow, DVC e Airflow;
- Participação em squads multidisciplinares com entregas ponta a ponta;
- Habilidade para influenciar tecnicamente times, valorizando trabalho coletivo, escuta ativa e visão sistêmica.
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