Nosso propósito é criar tecnologias que desafiam as melhores do mundo e mudam o jogo para nossos clientes. Por isso, buscamos profissionais que desejam fazer parte de uma cultura pautada pela excelência e inovação. Se você se identifica com um ambiente de trabalho colaborativo e movido por curiosidade, venha construir o futuro da tecnologia conosco.Valorizamos o crescimento contínuo dos zuppers, incentivando cada pessoa a trilhar caminhos que impulsionem sua evolução profissional. div:has([data-free-thinking-preview-answer=true])+:is(.text-message,.relative:has(>.text-message))]:-mt-2 grow">div:has([data-free-thinking-preview-answer=true])+:is(.text-message,.relative:has(>.text-message))]:-mt-2">Principal desafio: Conduzir projetos de Ciência de Dados de ponta a ponta, desenvolvendo e colocando modelos de Machine Learning em produção, com foco em causalidade, escalabilidade, governança e geração de insights para o negócio.O que você fará por aqui Conduzir o ciclo completo de projetos de ciência de dados, desde o entendimento do problema até a entrega e acompanhamento de modelos em produção. Desenvolver modelos de Machine Learning tradicional e avançados, com foco em causalidade, utilizando Python, SQL e ferramentas de cloud. Implementar pipelines de dados e automações para treinamento, versionamento e monitoramento de modelos em ambientes distribuídos. Elaborar análises exploratórias profundas, comunicar insights para áreas técnicas e de negócio e propor soluções baseadas em dados. Atuar como referência técnica no time, disseminando boas práticas, mentorando outros profissionais e colaborando em iniciativas estratégicas. Liderar a integração dos modelos com sistemas produtivos, avaliando performance e garantindo governança dos artefatos de machine learning. Participar de fóruns internos e externos para compartilhar conhecimento, tendências e inovações da área de ciência de dados. O que esperamos que você saiba Programação avançada em Python (pandas, scikit-learn, XGBoost, PyTorch ou TensorFlow). Domínio de SQL para manipulação eficiente de grandes volumes de dados. Experiência com Spark ou Databricks para processamento distribuído. Vivência em cloud computing (AWS, Azure ou GCP). Utilização de MLflow para experiment tracking e deployment. Competência em controle de versionamento com Git e conteinerização com Docker. Automação de fluxos com Airflow. Conhecimentos avançados em análise visual com Power BI ou Tableau. Uso avançado do ambiente Jupyter para prototipagem. O que seria muito legal se você soubesse Experiência com LLMs e técnicas modernas de NLP. Práticas de MLOps, incluindo feature stores e CI/CD. Participação ativa em eventos ou publicações técnicas na área de ciência de dados. Atuação anterior em projetos focados em causal inference. Implementação de soluções utilizando recursos avançados de monitoramento e observabilidade para pipelines de Machine Learning. O que acontece após minha aplicação na vaga interna?Confirmada sua candidatura e analisado que seu perfil faz sentido para a posição escolhida, comunicaremos via e-mail a liderança e BP imediatos sobre sua aplicação em seleção interna. Quer entender mais sobre os detalhes, acesse a página de Vagas Internas na Zupnet. Originally posted on Himalayas