Especialista de de IA SR / Cientista de Dados

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Responsabilidades e atribuiçõesProjetar pipelines de NLP de ponta a ponta: extração de entidades, normalização terminológica, matching semântico e clusterização;Conduzir fases exploratórias (EDA, avaliação de qualidade dos dados, completude, viabilidade analítica) em bases estruturadas e não estruturadas;Definir abordagens de modelagem entre fine-tuning de modelos Transformer (BERTimbau e similares) e uso de LLMs para extração/estruturação, com critérios claros de reprodutibilidade, custo e auditabilidade;Construir pipelines de embeddings, RAG e busca semântica com bancos vetoriais (Qdrant, Milvus, ChromaDB);Calibrar scores de priorização e detecção de anomalias (Isolation Forest, Autoencoders, HDBSCAN) em conjunto com especialistas de domínio;Versionar experimentos e modelos garantindo rastreabilidade e governança;Produzir documentação técnica e científica de alto nível (relatórios e, quando aplicável, artigos);Atuar como interlocutor técnico com especialistas de domínio para validação de critérios, limiares e métricas.

Requisitos e qualificações

Formação em Ciência de Dados, Estatística, Computação ou áreas correlatas;5+ anos com projetos de NLP em produção, preferencialmente em português;Sólido domínio de Python, pandas, scikit-learn e PyTorch (Transformers);Experiência prática com modelos Transformer (BERTimbau, BERT multilíngue);IA Generativa aplicada: prompt engineering, RAG, structured outputs, embeddings e tool use;Hugging Face transformers, spaCy e sentence-transformers;Bancos vetoriais (Qdrant, Milvus ou ChromaDB) e busca por similaridade;Domínio de metodologia CRISP-DM e fundamentos de MLOps (MLflow);Capacidade de comunicar resultados técnicos para audiências técnicas e não técnicas;Experiência com serving de LLMs open source (vLLM, Ollama, TGI, llama.cpp) em ambiente on-premise com GPU;Conhecimento de orquestração de GPU em Kubernetes (GPU pass-through, MIG, NVIDIA GPU Operator);Publicações científicas em NLP, ML ou ciência de dados aplicada;Experiência com bases de texto livre de baixa padronização e desafios típicos de qualidade de dado em linguagem natural.