Cientista de Dados Sr.

Quer fazer parte da nossa turma?

São mais 30 anos recheados de aprendizados e doces conquistas. A Cultura vivenciada na empresa traduz a essência de quem somos e onde queremos chegar.

Vivemos para Juntos tocar a vida das pessoas compartilhando momentos especiais.

Ingredientes como Foco, Atitude, União, Alegria e muita Paixão por realizar nos impulsiona a fazer sempre o melhor, transformando o Ordinário em Extraordinário.

A nossa turma é formada por pessoas que fazem da Cacau show um lugar especial para se trabalhar, onde todos são tratados com igualdade, independentemente de gênero, raça, idade, origem ou orientação sexual, sendo nosso processo baseado em meritocracia.

Na Cacau todos são Show!!!

Se você é apaixonado pelo que faz, possui senso de dono e muito “gás” para trabalhar, essa vaga é a sua cara!!!

Quer transformar dados em soluções de negócio e trabalhar na fronteira entre Machine Learning e Inteligência Artificial?

Estamos buscando um(a) Cientista de Dados Sênior para atuar na construção de soluções avançadas de Machine Learning, IA Generativa e MLOps, conectando problemas reais de negócio a modelos de dados que gerem impacto.

Essa é uma posição para quem gosta de colocar a mão na massa e atuar em todo o ciclo de vida de uma solução de Ciência de Dados: entender o problema, explorar os dados, desenvolver o modelo, colocar em produção e acompanhar seus resultados.

Se você tem experiência sólida em Python, SQL, Machine Learning, Databricks/MLflow e já desenvolveu soluções utilizando LLMs, RAG ou agentes de IA, queremos conhecer você!

• Conduzir projetos de Ciência de Dados de ponta a ponta, desde o entendimento do problema de negócio (PID) até implantação, monitoramento e evolução dos modelos;
• Desenvolver modelos preditivos e prescritivos para diferentes desafios de negócio, incluindo previsão de vendas, score de leads e franqueados, segmentação de lojas e sistemas de recomendação;
• Trabalhar com séries temporais e forecasting, modelos de propensão/score, clusterização e recomendação;
• Desenvolver soluções de IA Generativa, utilizando LLMs, engenharia de prompts, RAG, fine-tuning e agentes de IA;
• Criar soluções de IA voltadas para enriquecimento e qualidade de dados e automação de processos;
• Operacionalizar modelos utilizando práticas de MLOps, desde o rastreamento de experimentos e versionamento até monitoramento de drift e retreinamento;
• Atuar com Databricks e MLflow, contribuindo para a construção e evolução de soluções de Machine Learning no ambiente Lakehouse;
• Estruturar e aplicar boas práticas de CI/CD, monitoramento, governança e documentação de modelos;
• Trabalhar em parceria com áreas de negócio, tecnologia e dados, transformando problemas complexos em soluções analíticas escaláveis.

• Ensino superior completo em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação, Engenharia ou áreas correlatas;
• Experiência sólida com Ciência de Dados e Machine Learning, atuando desde a experimentação até a implantação dos modelos em produção;
• Domínio de Python e SQL;
• Conhecimento sólido de estatística aplicada, incluindo testes de hipóteses, inferência estatística e experimentação A/B;
• Experiência prática com séries temporais/forecasting, clusterização, modelos de propensão/score e sistemas de recomendação;
• Experiência prática com IA Generativa, incluindo LLMs, engenharia de prompts, RAG, agentes de IA e/ou fine-tuning;
• Experiência com Databricks e MLflow;
• Conhecimento de arquitetura Lakehouse, incluindo Delta Lake e arquitetura Medallion;
• Conhecimento de MLOps, incluindo versionamento, CI/CD, monitoramento de drift, retreinamento e governança de modelos;
• Experiência com Python, SQL, PySpark, Databricks e MLflow, além de ferramentas de Machine Learning como scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Darts e Prophet. Conhecimento em IA Generativa, LLMs, RAG, engenharia de prompts, agentes de IA e fine-tuning. Vivência com MLOps, CI/CD, monitoramento de modelos, Delta Lake, Lakehouse/Medallion e Cloud (Azure, AWS ou GCP). Também são desejáveis conhecimentos em Git, Airflow, FastAPI, Streamlit e Power BI.