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Cientista de dados junior - Campinas / SP
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Detalhes da Vaga
Escolaridade
Não Informado
Segmento
Não Informado
Salário
Não Informado
Área de Atuação
Diversos / Outros
O que você irá fazer
Participar ativamente da concepção e construção de soluções baseadas em LLMs para tarefas como geração de texto, sumarização, análise de sentimentos e extração de informações de documentos.
Aplicar modelos de Machine Learning e Deep Learning para criar análises preditivas, sistemas de recomendação e outras soluções baseadas em dados.
Realizar a coleta, limpeza, pré-processamento e análise exploratória de dados de diversas fontes.
Treinar, avaliar, otimizar e implantar modelos de Machine Learning e Deep Learning.
Pesquisar e experimentar novas abordagens e tecnologias em IA, ML, DL, LLMs e RAG.
Colaborar com engenheiros de dados, engenheiros de software e stakeholders de negócios para entregar soluções de ponta a ponta.
Requisitos:Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas.
Experiência prática (profissional ou acadêmica significativa) com Machine Learning e Deep Learning.
Proficiência em Python e suas principais bibliotecas para ciência de dados (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/Keras e/ou PyTorch).
Conhecimento teórico e/ou prático sobre Large Language Models (LLMs) e suas aplicações.
Compreensão dos conceitos e técnicas de Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Inglês avançado Diferencial:Experiência com plataformas de nuvem, especialmente Microsoft Azure (Azure ML, Azure OpenAI Service, Azure Databricks, etc.
).
Certificações Azure relacionadas a Dados e IA (Ex: DP-100, AI-102).
Benefícios:Regime CLT Vale alimentação/ Refeição (Cartão Flex) Mobilidade Cartão flexivel (caso seja necessário) Wellhub Convênio Médico Convênio Odontológico Seguro de vida Day Off no mês do aniversário Auxílio- creche para homens e mulheres Reembolso por certidicações English Pass Convênio graduação FIAP SESC Licença Paternidade e Maternidade estendida (Empresa Cidadã) Licença Casamento #J-18808-Ljbffr
Informações Adicionais
Quantidade de Vagas
1
Jornada
Não Informado
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