ANALISTA CIENTISTA DE DADOS SR - RHA1995

Venha fazer parte de uma empresa que ama transformar com tecnologia e abraça a diversidade em todas as suas formas!Responsabilidades e atribuiçõesDesenvolver e implementar soluções de Inteligência Artificial, Machine Learning e IA Generativa.Traduzir desafios de negócio em modelos analíticos e algoritmos de IA/ML.Desenvolver agentes inteligentes capazes de interpretar documentos, séries históricas e modelos analíticos.Sustentar e evoluir ambientes corporativos de Ciência de Dados e Machine Learning.Atuar na construção, integração e implantação de modelos em ambientes produtivos utilizando práticas de MLOps.Configurar e administrar plataformas de IA/ML em ambientes cloud e infraestrutura containerizada.Garantir conformidade com requisitos de segurança, privacidade e governança de dados.Colaborar com equipes multidisciplinares na entrega de soluções escaláveis e inovadoras.Documentar arquiteturas, fluxos de dados, modelos e decisões técnicas.Realizar provas de conceito (PoCs), acompanhar tendências tecnológicas e promover melhoria contínua.Prestar suporte técnico e mentoria para equipes internas.Requisitos e qualificaçõesImprescindível:Graduação Completo em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.Experiência sólida em projetos de IA, Machine Learning e Ciência de Dados.Domínio de Python e SQL.Experiência com Azure Machine Learning, OpenAI via Azure ou plataformas similares.Conhecimento em MLOps, CI/CD, versionamento e automação de pipelines.Experiência com Docker, Kubernetes e/ou OpenShift.Vivência em ambientes Linux.Conhecimento em arquitetura de microsserviços e sistemas distribuídos.Conhecimento em LGPD, governança de dados e boas práticas de segurança da informação.Informações adicionaisDesejável:Machine Learning supervisionado e não supervisionado.Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural (NLP).Modelos de regressão, classificação, clusterização, séries temporais e detecção de anomalias.IBM Cloud Pak for Data, Watson Machine Learning e DataStage.Azure AI, Azure Machine Learning e modelos fundacionais.GitHub Enterprise, Azure DevOps e Jenkins.JupyterLab, VS Code e RStudio.Bash e R.Governança de modelos, explicabilidade (XAI), monitoramento e ciclo de vida de modelos.Pós-graduação em Inteligência Artificial, Machine Learning ou áreas correlatas.Certificações em Azure AI, AWS Machine Learning, IBM Data Science, Kubernetes (CKA), OpenShift ou Linux (LPIC).Experiência em ambientes regulados e com dados sensíveis.Vivência com automação inteligente e plataformas de agentes de IA.