Descrição da Vaga
A Kstack está em busca de um(a) Cientista de Dados Aplicado a GenAI Sênior para projetar, testar e otimizar estratégias de recuperação de conhecimento (RAG), elevando a precisão e relevância das respostas. O profissional será responsável por estruturar bases de conhecimento, taxonomias, metadados e mecanismos de busca, além de criar e acompanhar processos de avaliação de qualidade das respostas, definindo métricas quantitativas e qualitativas.
Responsabilidades
- Projetar, testar e otimizar estratégias de recuperação de conhecimento (RAG) para elevar precisão e relevância das respostas.
- Estruturar bases de conhecimento, taxonomias, metadados e mecanismos de busca.
- Criar o processo de avaliação de qualidade das respostas, com métricas quantitativas e qualitativas.
- Definir e acompanhar indicadores de precisão, relevância, consistência e experiência do usuário.
- Comparar modelos e escolher o mais adequado para cada caso de uso, com evidência.
- Trabalhar prompt, contexto e regras de controle para reduzir erro e alucinação.
- Apoiar as políticas de segurança, governança e uso responsável de IA.
- Traduzir conhecimento especializado do negócio em soluções cognitivas escaláveis.
Requisitos
- ✓Formação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação, Engenharia ou área correlata.
- ✓Experiência sólida em ciência de dados, modelagem estatística e análise de dados.
- ✓Domínio de Python e das bibliotecas de dados e IA.
- ✓Conhecimento de NLP e IA generativa.
- ✓Experiência com extração, tratamento e exploração de grandes volumes de dados.
- ✓Conhecimento em Banco de dados relacional e não relacional.
- ✓Experiência em validação, monitoramento e melhoria contínua de modelos e soluções de IA.
- ✓Capacidade de avaliar diferentes modelos de linguagem e indicar o adequado a cada cenário.
- •Conhecimento em Arquiteturas RAG, embeddings e busca semântica.
- •Conhecimento em Bancos vetoriais e mecanismos de recuperação de informação.
- •Experiência com MLOps, LLMOps ou monitoramento de modelos em produção.
- •Conhecimento em Frameworks de construção de aplicações de IA.
- •Conhecimento em Plataformas corporativas de IA: Azure AI Foundry, Microsoft Copilot, Copilot Studio ou equivalentes.
- •Conhecimento em Governança, ética e IA responsável.
- •Certificações em ciência de dados, IA ou cloud.
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