Última atualização: 23 de Outubro de 2026
Cientista de Dados Sênior
Desenvolvimento de modelos preditivos e algoritmos de machine learning com Python, LLMs, RAG, LangChain e AWS/Azure.
Via Gupy
Sobre
A Compass UOL está em busca de um(a) Cientista de Dados Sênior para atuar no desenvolvimento de modelos preditivos e algoritmos de machine learning, desde a exploração de dados até a validação e interpretação de resultados, com foco em impacto mensurável. O profissional utilizará 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. Também será responsável pela validação de performance de sistemas RAG, considerando métricas de custo e qualidade das respostas, e pelo desenvolvimento de pipelines de ingestão de texto em bancos vetoriais com AWS OpenSearch, além da construção de APIs com LangChain e LangGraph, integradas a OpenAI e AWS Bedrock. A atuação envolverá serviços de nuvem AWS (S3, Lambda, Parameter Store, Secret Manager), arquiteturas serverless em AWS e Azure, aplicações conteinerizadas em ambiente AWS e uso de Azure Document Intelligence.
Responsabilidades
- Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas de negócio.
- Conduzir a exploração de dados, validação e interpretação de resultados.
- Utilizar Python, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Jupyter, Databricks, MLflow, Statsmodels e SciPy.
- Aplicar técnicas de machine learning supervisionadas, não supervisionadas e deep learning.
- Validar a performance de sistemas RAG, considerando métricas de custo e qualidade.
- Desenvolver pipelines de ingestão de texto em bancos vetoriais com AWS OpenSearch.
- Construir APIs utilizando LangChain e LangGraph, integradas a OpenAI e AWS Bedrock.
- Atuar com serviços de nuvem AWS (S3, Lambda, Parameter Store, Secret Manager).
- Trabalhar com arquiteturas serverless em AWS e Azure.
- Desenvolver aplicações conteinerizadas em ambiente AWS.
- Utilizar Azure Document Intelligence para extração e processamento de documentos.
Requisitos
- 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.
- Experiência com AWS.
- Conhecimento em Azure.
Desejáveis
- Conhecimento em métricas de avaliação de modelos de linguagem, como BLEU e ROUGE.
Outras Informações
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