Responsabilidades
A Noesis procura profissionais com o seguinte perfil:
* Modelos analíticos de complexidade média (regressão, classificação, agrupamento, aprendizagem automática em dados estruturados «at rest»);
* Implementação de código (Python, R)
* Desenvolvimento autónomo de aplicações baseadas em GenAI (OpenAI, AI Search)
* Desenvolvimento autónomo de soluções Copilot (Microsoft) (desejável)
Requisitos
* Licenciatura em Engenharia de Software, Engenharia Informática ou similar;
* Até 5 anos de experiência enquanto Data Scientist;
* Experiência comprovada em soluções de Machine Learning, IA Generativa ou áreas relacionadas;
* Experiência comprovada na implementação de soluções GenAI em ambientes empresariais;
* Capacidade de otimizar e gerir modelos GenAI em infraestruturas de cloud;
* Capacidade de liderar equipas e gerir projetos de IA generativa
* Experiência com bases de dados relacionais e NoSQL;
* Experiência no desenvolvimento de projetos de machine learning (Python, R ou SAS), no deployment de modelos para ambientes de produção e gestão do ciclo de vida de modelos;
* Boas competências de comunicação escrita e verbal;
* Capacidade de trabalhar num ambiente colaborativo e com equipas globais;
* Capacidade de análise crítica e resolução de problemas;
* Conhecimento da metodologia Agile, ferramenta JIRA e Confluence (valorizado);
* Compromisso com entregas de qualidade;
* Conhecimento de idiomas (escrito e oral): inglês (obrigatório B2), português (valorizado), espanhol (valorizado).
Se reúnes estas condições e gostarias de integrar uma organização inovadora, que aposta continuamente na formação dos seus talentos, envia-nos a tua candidatura aqui > Data Scientist Intermediate
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Todos os nossos processos de recrutamento e seleção baseiam-se na igualdade de oportunidades, valorizando a competência e o potencial de cada pessoa e garantindo que nenhum candidato ou candidata é discriminado com base em género, etnia, orientação sexual, idade, religião ou condição física.
* Anúncio criado ao abrigo da Lei n º 4 / 2019, de 10 de Janeiro
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