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Última atualização: 4 de Novembro de 2026
Data Science | SR (Remote)
Especialista em Machine Learning, LLMs, RAG e nuvem 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, com foco em impacto mensurável. O profissional será responsável por conduzir desde a exploração de dados até a validação e interpretação de resultados, utilizando Python e ferramentas como Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Jupyter e Databricks. Além disso, irá validar a performance de sistemas RAG, desenvolver pipelines de ingestão de texto em bancos vetoriais com AWS OpenSearch, e construir APIs com LangChain e LangGraph, integradas a OpenAI e AWS Bedrock. A atuação também envolve serviços de nuvem AWS (S3, Lambda, Parameter Store, Secret Manager) e Azure, arquiteturas serverless e aplicações conteinerizadas.
Responsabilidades
- Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos de negócio.
- Conduzir a exploração de dados, validação e interpretação de resultados com foco em impacto mensurável.
- Utilizar Python (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM), notebooks (Jupyter, Databricks), ferramentas de experimentação (MLflow) e bibliotecas estatísticas (Statsmodels, SciPy).
- Aplicar técnicas supervisionadas, não supervisionadas e deep learning conforme a necessidade.
- Validar a performance de sistemas RAG, considerando métricas de custo (tokens e latência) e qualidade das respostas, utilizando indicadores como similaridade semântica, BLEU e ROUGE.
- 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 e 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.
- Conhecimento em Azure, além da experiência com AWS.
Desejáveis
- Conhecimento em métricas de avaliação de modelos de linguagem, como BLEU e ROUGE.
Outras Informações
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