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Data scientist team lead

Lisboa
Sysmatch
Data Scientist
Anunciada dia 11 maio
Descrição

A Sysmatch é uma empresa de competências tecnológicas, especialmente vocacionada para apoiar os seus clientes no desenvolvimento, implementação e manutenção de sistemas de informação e soluções globais.Descrição da FunçãoA Sysmatch é uma empresa de Consultoria e Outsourcing de IT com uma vasta gama de competências tecnológicas, resultantes da acumulação de know-how e da experiência dos nossos consultores, permitindo a implementação de soluções adaptadas às necessidades dos nossos clientes, privilegiando a sua robustez e expansão. Com mais de duas décadas no mercado, apresentamo-nos como uma empresa flexível, adaptável, inovadora e virada para o futuro. Estamos a recrutar o seguinte perfil:Data Scientist Team Lead - Hibrido LisboaPrincipais RequisitosLicenciatura ou Mestrado em Ciência de Computadores, Engenharia, Matemática Aplicada, Data Science ou áreas semelhantesExperiência superior a 5 anos enquanto Data ScientistExperiência comprovada em gerir equipas dentro desta vertenteExperiência comprovada no desenvolvimento de soluções de IA Generativa, incluindo utilização de transformers, embeddings, e conhecimento de prompt engineering.Forte domínio de técnicas de Machine Learning tradicional, incluindo aprendizagem supervisionada e não supervisionada.Fluência em Python e bibliotecas como numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn.Experiência com Py Spark e manipulação de grandes volumes de nhecimentos práticos de MLOps: versionamento de modelos, tracking de experiências (ex: MLflow), deployment e monitorização.Experiência em ambientes cloud, nomeadamente:Disponibilidade para regime híbrido 2x por semana no escritório de LisboaExperiência em gestão de equipas nesta áreaExperiência com modelos LLMs open-source (ex: LLa MA, Mistral, Falcon).Conhecimento de frameworks como Lang Chain, Lang Smith ou Llama IndexCertificações relevantes em cloud (ex: Microsoft Azure AI Engineer Associate, Google Cloud Professional Data Engineer, AWS Certified Machine Learning – Specialty).Capacidade para trabalhar de forma autónoma e contribuir para a definição de boas práticas dentro da equipa.Sensibilidade para questões de ética, viés algorítmico e privacidade de dadosParticipar no desenho e desenvolvimento de soluções de IA Generativa, incluindo modelos com transformers, embeddings e pipelines baseados em nstruir e otimizar modelos de Machine Learning tradicional para diferentes casos de uso (classificação, regressão, clustering, etc.).Explorar, preparar e transformar dados, aplicando boas práticas de engenharia de features para melhorar a performance dos ntribuir para a automação e reprodutibilidade de pipelines de ciência de dados com ferramentas de MLOps, garantindo a monitorização e manutenção contínua em produçãunicar os resultados analíticos de forma clara, com foco na aplicabilidade e impacto no negócio.Manter-se atualizado/a com as mais recentes tendências e ferramentas no ecossistema de IA, ML e cloud.Gerir uma equipa em crescimento, sendo uma referência em termos técnicos e comportamentaisParticipar em ações de pré-venda e elaboração de propostasBenefícios e OportunidadesUm projeto dinâmico num cliente bem-conceituado a nível Internacional;Enquadramento salarial de acordo com a experiência demonstrada;Evolução de carreira com intervenção em projetos tecnológicos ambiciosos e inovadores;Integração em equipa dinâmica e heterogénea;Acompanhamento personalizado a cada consultor;Integração nos quadros Sysmatch com acesso a todas as atividades da empresa;Serás parte das nossas formações e dos nossos eventos Team Building;Uma rede de centenas de parcerias com empresas de inúmeros setores que te oferecem descontos exclusivos (saúde, bem-estar, viagens, gastronomia, cultura, lazer, formação, etc)Processo de recrutamento, seleção e integração: Os primeiros contactos serão realizados através de chamada telefónica ou vídeo conferência. Estamos preparados para assegurar o acompanhamento e a integração dos novos colaboradores e apoiá-los nesta nova fase da sua carreira profissional.LocalizaçãoLisboa, Portugal (regime híbrido 2x por semana no escritório de Lisboa)

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