Cientista de Dados Sênior - GenAI & LLMs

Estamos em busca de um Cientista de Dados apaixonado por IA Generativa, que una rigor técnico e mentalidade experimental para acelerar a próxima onda de inovação com LLMs.
Se você gosta de transformar modelos em soluções reais, medir impacto com precisão e explorar o limite entre ciência e criatividade.

O que você fará

• Conduzir experimentos com diferentes LLMs (GPTs, Claude, Gemini, Llama, Deepseek, etc) aplicados a casos de uso de negócio.
• Desenvolver frameworks de avaliação e benchmarking para agentes GenAI (accuracy, relevance, hallucination).
• Otimizar pipelines de RAG, ajustando chunking, embeddings e estratégias de retrieval com base em métricas reais.
• Medir performance e ROI de agentes, criando dashboards e relatórios de experimentação.
• Implementar A/B tests e análises comparativas de prompts, modelos e arquiteturas.
• Criar datasets de avaliação e benchmarks específicos por domínio.
• Apoiar decisões estratégicas entre Fine-Tuning, RAG ou Prompt Engineering.
• Documentar descobertas e traduzir resultados em recomendações acionáveis para produto e tecnologia.

O que vamos esperar de você:

• 5+ anos de experiência em Data Science/ML, com pelo menos 1 ano em GenAI/LLMs.
• Proficiência em Python e bibliotecas de data science (pandas, scikit-learn, matplotlib).
• Vivência em NLP, embeddings e técnicas de processamento de texto.
• Sólidos conhecimentos em estatística, experimentação (A/B testing) e análise de dados.
• Experiência com evaluation de modelos generativos (BLEU, ROUGE, BERTScore etc.).
• Familiaridade com frameworks de LLMs e MultiAgents (OpenAI, LangChain, CrewAI, VannaAI).
• Conhecimento de SQL e manipulação de grandes volumes de dados.

Vamos considerar um derencial

• Mestrado ou PhD em áreas quantitativas (Estatística, Ciência da Computação, Matemática).
• Experiência com Fine-tuning e transfer learning.
• Domínio de frameworks de ML (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
• Domínio de frameworks e ferramentas de automacao (n8n, FlowIse, LangFlow).
• Experiência com Prompt Optimization (DSPy, Automatic Prompt Engineering).
• Conhecimento em interpretabilidade e explainability de modelos.
• Familiaridade com ferramentas de visualização (Plotly, Streamlit, Tableau).