Estás pronto para oferecer a excelência connosco?
Procuramos um perfil de Data Scientist Sénior, para integrar a nossa equipa.
O que procuramos?
1. Liderar e orientar equipas de Data Science, assegurando excelência técnica, cumprimento de prazos e alinhamento com os objetivos do projeto.
2. Definir arquiteturas de solução, estratégias de modelação e roadmaps de entrega para iniciativas complexas de IA/ML.
3. Utilizar dados e conhecimento do negócio para desenhar e impulsionar soluções com impacto real.
4. Colaborar de perto com stakeholders multidisciplinares para clarificar problemas, recolher requisitos e traduzi-los em planos técnicos acionáveis.
5. Supervisionar o desenvolvimento de modelos de otimização, frameworks de experimentação, algoritmos de forecasting e modelos de planeamento de capacidade.
6. Garantir a implementação, monitorização e governação robusta de soluções de ML, seguindo práticas standard de MLOps.
7. Rever e validar código, modelos e arquiteturas desenvolvidos pela equipa.
8. Comunicar insights, recomendações e decisões técnicas a executivos, equipas de produto e clientes.
O que precisas de saber?
9. Licenciatura em Ciência de Computadores, Engenharia, Matemática, Estatística, Investigação Operacional ou área analítica relacionada.
10. Forte domínio de Python e experiência com PySpark / Spark MLlib.
11. Experiência com Generative AI, LangChain, RAG (Retrieval Augmented Generation), deployments de LLMs em produção e arquiteturas Agentic AI.
12. Experiência com OCR e workflows de document intelligence.
13. Sólidos conhecimentos em NLP, análise de texto e processamento de dados não estruturados.
14. Conhecimento aprofundado de arquiteturas de ML e ciclos de vida orientados a MLOps (CI/CD para ML, versionamento de modelos, monitorização e pipelines de re-treino).
15. Experiência prática com NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, TensorFlow e/ou PyTorch.
16. 5+ anos de experiência profissional em Data Science, incluindo liderança ou mentoria de equipas técnicas.
17. Experiência com Java, Scala ou Spark em ambientes de produção.
18. Histórico comprovado na liderança de projetos de Data Science end-to-end com boas práticas de MLOps.
19. Experiência em Computer Vision, incluindo pré-processamento e análise de imagem.