Vagas: machine learning vagas

• Formação sólida em Estatística, Ciência de Dados ou áreas correlatas.
• Experiência com modelagem supervisionada e não supervisionada.
• Conhecimento em NLP aplicado e técnicas de representação semântica (embeddings, vetorização, redução de dimensionalidade).
• Familiaridade com LLMs e arquiteturas RAG.
• Experiência em Python, Pandas, Scikit-learn e bibliotecas de visualização (Matplotlib, Seaborn, Plotly).

Diferenciais:

• Experiência com experimentação e prototipagem de PoCs (provas de conceito).
• Conhecimento em frameworks de deploy e versionamento de modelos (MLflow, Kubeflow, etc.).
• Interesse em IA aplicada a produtos e automação de fluxos de conversação.

• Traduzir resultados técnicos em insights de negócio claros e acionáveis.
• Conduzir experimentos sistemáticos e avaliar desempenho de modelos com métricas adequadas.
• Aplicar técnicas de Data Augmentation e balanceamento para otimizar a generalização dos modelos.
• Criar visualizações e análises estatísticas (distribuições, coocorrências, n-grams, embeddings).
• Trabalhar em colaboração com engenheiros de Machine Learning e times de produto para prototipar soluções analíticas e modelos preditivos.