Como é o ambiente de trabalho?
Nós, do KaBuM, buscamos pessoas apaixonadas por tecnologia, obcecadas por agilidade, qualidade e excelência no atendimento. Todas as oportunidades são abertas para todas as pessoas, sem distinção de gênero, identidade de gênero, orientação sexual, raça, etnia, religião, idade e deficiência.
Responsabilidades da Oportunidade
Buscamos um(a) Cientista de Dados para se juntar ao time de Data & AI do KaBuM!. Buscamos talentos que tenham paixão por dados, analytics e inteligência artificial, com foco na implementação de soluções baseadas em IA Generativa (LLMs, Assistentes Conversacionais e Agentes de IA).
No time de Data & AI, nossa missão é criar soluções inteligentes baseadas em modelos avançados de Machine Learning e GenAI para transformar nossos dados em ativos estratégicos para a empresa, além de gerar valor para os nossos clientes. Como Cientista de Dados PL você terá o desafio de construir soluções robustas, unindo exploração minuciosa de dados e engenharia de modelos. Você será responsável por conectar diferentes fontes de informação, desenvolver e colocar modelos em produção, e garantir que nossa infraestrutura de IA evolua constantemente, entregando respostas precisas para as dores reais da companhia.
- Compreender a fundo os problemas de negócio e os benefícios potenciais ao resolvê-los.
- Criação de Agentes Conversacionais: Desenvolver e implementar assistentes virtuais sofisticados, utilizando frameworks de mercado e soluções customizadas, garantindo uma experiência de usuário fluida, natural e eficiente.
- Análise de Dados e Geração de Insights: Analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados para identificar tendências, padrões e insights acionáveis que possam orientar a tomada de decisões estratégicas.
- Integração de Soluções: Colaborar com as equipes de engenharia de software e de produto para integrar os modelos de machine learning e os agentes conversacionais em nossas plataformas e aplicações.
- Monitoramento e Otimização: Acompanhar a performance dos modelos em produção, realizando ajustes e otimizações contínuas para garantir sua acurácia e eficiência.
Requisitos
REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES
- Formação Acadêmica: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas.
- Conhecimento em LLMs: Conceitos de tokenização, prompt engineering, técnicas de NLP, buscas vetoriais, fine-tuning, agentic harness e assuntos relacionados.
- Agentes Conversacionais: Experiência em ferramentas e técnicas de construção de agentes/assistentes virtuais, como LangChain, LangGraph, Google ADK, Databricks Agents ou frameworks similares.
- IA clássica: Experiência prática e conhecimentos avançados em modelos de machine learning e modelagem estatística.
- Linguagens de Programação: Domínio de SQL, Python, PySpark e suas principais bibliotecas para ciência de dados (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch).
- Cloud: Experiência em ferramentas e serviços de cloud como AWS, Azure e GCP (preferencialmente GCP).
- Desenvolvimento de APIs e Docker/Containers.
- Habilidades Analíticas: Excelente capacidade de resolução de problemas, com um forte raciocínio lógico e analítico, além de comunicação e storytelling para interação constante com as áreas de negócio.
- Experiência em práticas de MLOps para o gerenciamento do ciclo de vida dos modelos de Machine Learning.
- Orientar tecnicamente os Cientistas de Dados JR da equipe e ser referência no planejamento e desenvolvimento dos projetos da área.
DIFERENCIAL
- Experiência em projetos aplicados a temas relacionados a e-commerce e tecnologia, como Marketing, Martech, CX, Planejamento comercial, logística e relacionados.
- Conhecimento em Databricks.
- Frameworks de Data Apps (streamlit, por exemplo).
- Pós-graduação em IA, Estatística, Ciência de dados ou áreas correlatas.
Benefícios
- Assist. Médica
- Assist. Odontológica
- Desconto em Produtos
- Seguro de Vida
- Vale-Alimentação
- Vale-Transporte
Observações e/ou Benefícios Adicionais
- Gympass
- Totalpass
- New Value
- Clube dos Magalus
- Ninja Academy