Descrição da Vaga
A Compass UOL está em busca de um(a) Cientista de Dados Sênior para atuar no desenvolvimento de modelos preditivos e algoritmos de machine learning, com foco na resolução de problemas de negócio complexos. O profissional será responsável por conduzir desde a exploração de dados até a validação e interpretação de resultados, sempre visando um impacto mensurável. A atuação envolve o uso de Python (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM), notebooks (Jupyter, Databricks), ferramentas de experimentação (MLflow) e bibliotecas estatísticas (Statsmodels, SciPy), aplicando técnicas supervisionadas, não supervisionadas e deep learning. Também será crucial a validação de performance de sistemas RAG, considerando métricas de custo e qualidade das respostas, e o desenvolvimento de pipelines de ingestão de texto em bancos vetoriais com AWS OpenSearch, além da construção de APIs com LangChain e LangGraph, integradas a OpenAI e AWS Bedrock. A posição exige experiência com serviços de nuvem AWS (S3, Lambda, Parameter Store, Secret Manager), arquiteturas serverless em AWS e Azure, aplicações conteinerizadas em AWS e uso de Azure Document Intelligence.
Responsabilidades
- Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas de negócio complexos.
- Conduzir a exploração de dados, validação e interpretação de resultados com foco em impacto mensurável.
- Utilizar Python (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM), notebooks (Jupyter, Databricks), ferramentas de experimentação (MLflow) e bibliotecas estatísticas (Statsmodels, SciPy).
- Aplicar técnicas supervisionadas, não supervisionadas e deep learning conforme a necessidade.
- Validar a performance de sistemas RAG, considerando métricas de custo (tokens e latência) e qualidade das respostas (similaridade semântica, BLEU, ROUGE).
- Desenvolver pipelines de ingestão de texto em bancos vetoriais com AWS OpenSearch.
- Construir APIs utilizando LangChain e LangGraph, integradas a OpenAI e AWS Bedrock.
- Atuar com serviços de nuvem AWS (S3, Lambda, Parameter Store e Secret Manager).
- Trabalhar com arquiteturas serverless em AWS e Azure.
- Desenvolver aplicações conteinerizadas em ambiente AWS.
- Utilizar Azure Document Intelligence para extração e processamento de documentos.
Requisitos
- ✓Sólida experiência em Python.
- ✓Experiência com modelos de Machine Learning e domínio de bibliotecas de Ciência de Dados, como Scikit-learn, XGBoost e LightGBM.
- ✓Experiência prática com Large Language Models (LLMs) e soluções de IA Generativa, com ênfase em arquiteturas baseadas em agentes, incluindo RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- ✓Experiência com Databricks.
- ✓Experiência com os frameworks LangChain e LangGraph.
- ✓Experiência com ferramentas de experimentação (MLflow).
- ✓Experiência com AWS Bedrock.
- •Conhecimento em métricas de avaliação de modelos de linguagem, como BLEU e ROUGE.
- ✓Conhecimento em Azure, além da experiência com AWS.
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