Data Science | SR
# Data Science | SR **Compass UOL** · Brazil · `Remote` · `Full Time` 💼 **Уровень роли:** `Senior` 🕒 **Статус:** *Опубликовано: сегодня* · *Источник: Himalayas (JSON API)* --- ### Top Skills & Match 🎯 **Ключевой стек роли:** `[Data-Scientist]` `[Machine-Learning-Scientist]` `[Data-Science]` `[Research-Data-Science]` `[Data-Science-and-Research]` `[Data-Science-AI]` `[Data-Science-And-AI]` `[Statistical-Data-Science]` `[AI-Data-Science]` `[Data-Science-And-Machine-Learning]` --- ### About the Role . - Desenvolvimento de modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos de negócio, conduzindo desde a exploração de dados até a validação e interpretação de resultados com foco em impacto mensurável. - Utilização 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 conforme a necessidade; - Validação de performance de sistemas RAG, considerando métricas de custo (tokens e latência) e qualidade das respostas, utilizando indicadores como similaridade semântica, BLEU e ROUGE, entre outros. - Desenvolvimento de pipelines de ingestão de texto em bancos vetoriais, com uso de AWS OpenSearch, bem como na construção de APIs utilizando LangChain e LangGraph, integradas a OpenAI e AWS Bedrock. - Atuação com serviços de nuvem AWS (como S3, Lambda, Parameter Store e Secret Manager), além de arquiteturas serverless em AWS e Azure, aplicações conteinerizadas em ambiente AWS e uso de Azure Document Intelligence para extração e processamento de documentos. - 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, será considerado um diferencial; - Além da experiência com AWS, é necessário possuir conhecimento em Azure; Originally posted on Himalayas
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Наблюдалась 2026-10-06, впервые 2026-10-06, источник — Himalayas (JSON API).