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Essa vaga expirou no Indeed
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Cientista de dados pleno foco em pln - job post

Netvagas
1.3 de 5 estrelas
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Descrição completa da vaga

Descrição:
  • Experiência comprovada em desenvolvimento e implementação de modelos de inteligência artificial em ambientes de produção;
  • Proficiência em Python, bem como em técnicas de manipulação e análise de dados;
  • Conhecimento sólido em algoritmos de aprendizado de máquina, técnicas de mineração de dados, estatística e otimização;
  • Excelentes habilidades de comunicação e colaboração, com capacidade demonstrada de trabalhar em equipe multidisciplinar e traduzir requisitos de negócios em soluções de IA escaláveis e eficazes;
  • Conhecimento em PLN (pré-processamento, engenharia de características, classificação, etc.);
  • Experiência em prompt-engineering e fine-tuning de LLMs (BERT, GPT, LLAMA, CLAUDE, dentre outros);
  • Desejável: Formação Superior em Ciências da Computação, Sistemas de Informação, Matemática, Estatística, Engenharia Ou Áreas Correlatas.
  • Desenvolver e implementar modelos de inteligência artificial avançados para resolver problemas complexos em diversos domínios, incluindo análise de dados, previsão, otimização e reconhecimento de padrões;
  • Colaborar com as equipes internas para entender as necessidades do negócio e identificar oportunidades para aplicar técnicas de inteligência artificial que melhorem os processos e a eficiência operacional;
  • Projetar e criar ferramentas plugadas aos motores de IA existentes e disponíveis para tratar demandas internas, automatizando tarefas repetitivas, melhorando a tomada de decisão e impulsionando a inovação;
  • Desenvolver e implementar algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de mineração de dados para resolver problemas específicos, como segmentação de clientes, recomendação de produtos e detecção de anomalias;
  • Colaborar com arquitetos, desenvolvedores e engenheiros de software para integrar modelos de inteligência artificial em sistemas de produção e garantir sua escalabilidade, desempenho e robustez;
  • Interagir com membros da equipe, compartilhando conhecimentos e melhores práticas em ciência de dados e inteligência artificial.

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