Cientista de Dados Aplicado a GenAI - Sênior (Remoto)
Summary
Senior data scientist (remote, Brazil, PJ contract) focused on applied generative AI: designing RAG retrieval strategies, structuring knowledge bases, evaluating and comparing LLMs, and cutting hallucinations in enterprise AI agents. Core stack: Python, NLP/GenAI, embeddings, and platforms like OpenAI, Anthropic and Azure AI Foundry.
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Sobre a Vaga
Código da vaga: A64986322221
Modelo de contratação: PJ
Garantir a qualidade, precisão e inteligência das soluções baseadas em IA Generativa. Este profissional será responsável por conectar conhecimento, contexto e regras de negócio aos modelos de IA, assegurando que agentes e assistentes forneçam respostas confiáveis, relevantes e alinhadas aos objetivos da organização.
Responsabilidades Técnicas
Projetar, testar e otimizar estratégias de recuperação de conhecimento (RAG), garantindo maior precisão e relevância das respostas geradas pelos modelos.
Estruturar bases de conhecimento, taxonomias, metadados e mecanismos de busca para suportar soluções de IA corporativas.
Desenvolver e executar processos de avaliação da qualidade das respostas dos modelos, utilizando métricas quantitativas e qualitativas.
Definir e monitorar indicadores de desempenho relacionados à precisão, relevância, consistência e experiência do usuário.
Realizar experimentação e comparação entre diferentes modelos de IA, identificando a melhor alternativa para cada caso de uso.
Trabalhar na definição de prompts, contexto, regras de negócio e mecanismos de controle para reduzir erros, inconsistências e alucinações.
Apoiar a implementação de políticas de segurança, governança e uso responsável da IA.
Colaborar com times de negócio, engenharia e produto para transformar processos e conhecimentos especializados em soluções cognitivas escaláveis.
Avaliar e utilizar ferramentas e plataformas de IA do mercado, incluindo OpenAI, Anthropic, Google, Azure AI Foundry, Microsoft Copilot ou equivalentes, quando aplicável ao contexto do negócio.
Background Técnico Exigido
Formação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia ou áreas correlatas.
Sólida experiência em Ciência de Dados, modelagem estatística e análise de dados.
Conhecimento de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Inteligência Artificial Generativa.
Domínio de Python e bibliotecas voltadas para análise de dados e IA.
Experiência com extração, tratamento e exploração de grandes volumes de dados.
Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais.
Experiência na validação, monitoramento e melhoria contínua de modelos analíticos e soluções de IA.
Capacidade de trabalhar com diferentes modelos de linguagem e avaliar sua adequação para distintos cenários de negócio.
Conhecimentos Desejáveis
Experiência com arquiteturas RAG, embeddings e busca semântica.
Familiaridade com bancos de dados vetoriais e mecanismos de recuperação de informação.
Conhecimento em MLOps, LLMOps ou monitoramento de modelos em produção.
Experiência com frameworks voltados para construção de aplicações de IA.
Conhecimento de plataformas corporativas de IA, como Azure AI Foundry, Microsoft Copilot, Copilot Studio ou equivalentes.
Experiência com governança, ética e IA Responsável.
Certificações ou treinamentos em Ciência de Dados, IA ou Cloud Computing.
Perfil Comportamental e Autonomia
Definição de Métricas e Qualidade
Capacidade de estabelecer critérios objetivos para medir o sucesso das soluções de IA, criando processos de validação e melhoria contínua orientados por dados.
Tradução de Regras de Negócio
Habilidade para compreender processos complexos e transformá-los em conhecimento estruturado, capaz de ser utilizado por modelos e agentes de IA.
Pensamento Crítico e Investigativo
Capacidade de questionar resultados, testar hipóteses e buscar evidências antes de adotar conclusões ou recomendações.
Comunicação com Stakeholders
Facilidade para traduzir conceitos técnicos em linguagem acessível, alinhando expectativas com áreas de negócio e explicando limitações, riscos e oportunidades relacionadas ao uso da IA.
Orientação a Valor
Compreensão de que a qualidade técnica deve gerar impacto real para o negócio, priorizando soluções que aumentem eficiência, qualidade da decisão e experiência dos usuários.
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