? Requisitos obrigatórios: * Graduação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Física ou áreas correlatas; * Experiência sólida em Machine Learning, estatística, modelagem preditiva e análise causal; * Domínio de Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL avançado e Git; * Experiência com MLOps, deploy, monitoramento e automação de modelos em produção; * Conhecimento em modelagem para risco, fraude, detecção de anomalias e feature engineering; * Experiência com ambientes em nuvem (AWS e/ou Azure), Data Warehouse, bancos relacionais e NoSQL; * Vivência com testes A/B, inferência causal, NLP e/ou Visão Computacional; * Conhecimento em LGPD, governança de dados e segurança da informação. ? Diferenciais: Experiência em plataformas digitais, fintechs, marketplaces, creator economy ou soluções antifraude; Conhecimento em GenAI, LLMs, RAG, embeddings e agentes inteligentes; Experiência com sistemas de recomendação, personalização e modelos de ranking; Vivência com PyTorch ou TensorFlow aplicados a NLP e Visão Computacional; Pós-graduação em Ciência de Dados ou áreas quantitativas; Experiência com dados em streaming e orquestração de pipelines; Inglês técnico para leitura de documentação e artigos.

Exigências

• Escolaridade Mínima: Ensino Superior

Habilidades

• AWS
• Azure
• Data Warehouse
• estatística
• Git
• LGPD
• Machine Learning
• MLOps
• NLP
• NoSQL
• Python
• SQL
• testes A/B
• Visão Computacional