Número de vagas abertas:
01 (um)
Formação:
Ensino Superior completo
Formação específica:
Ciência de Dados, Estatística, Matemática ou Matemática Aplicada, Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia de Produção, Engenharias, Geologia, Física ou Economia
Local de trabalho:
Rio de Janeiro
Setor:
GERENCIA TECNOLOGIA DA INFORMACAO (Onshore)
Experiência desejável:
- Realizar estudos para recomendar métricas e critérios de aceite que traduzam objetivos de negócio em KPIs e limiares quantitativos, mensurável e defendível nas discussões de priorização e go/no-go.
- Construir e manter datasets e ground truth (incluindo cenários de teste) a partir de EDA, amostragem e rotulação com qualidade, criando base confiável para treinar, comparar e validar modelos, RAG e agentes.
- Avaliar sistematicamente modelos, pipelines de RAG e agentes de IA por meio de experimentos offline/online, AB tests e análise de erro, para selecionar a melhor abordagem e comprovar que a solução entrega valor real.
- Projetar e executar experimentos com hipóteses claras, desenho estatístico adequado e documentação dos resultados, permitindo decisões técnicas e de produto baseadas em evidência e não em opinião.
- Manter uma suíte de regressão de modelo/assistente que rode a cada mudança relevante, com scripts e checks automatizados, para impedir que novas versões destruam ganhos já conquistados em releases anteriores.
- Monitorar continuamente performance e draft em produção por meio de dashboards, alertas e revisões periódicas, identificando degradação de qualidade ou mudança de distribuição de dados e disparando planos de mitigação.
- Medir impacto de negócio das soluções de IA ligando métricas técnicas a indicadores operacionais/financeiros, comparando cenário antes/depois ou grupos de controle, para sustentar decisões de investimento e priorização de roadmap.
- Documentar experimentos, decisões, limitações e trade-offs em formatos reprodutíveis (notebooks, relatórios curtos, changelog), garantindo rastreabilidade técnica e facilitando auditorias e futuras iterações.
- Atuar no desenho de requisitos e arquitetura de IA trazendo visão de dados e avaliação desde o discovery, revisando escopo e apontando riscos de mensurabilidade ou viabilidade, para evitar casos de uso que não se sustentam nos dados.
- Colaborar de forma ativa com engenharia e gestão de projetos na definição de critérios de aceite, plano de testes e leitura de resultados, garantindo que cada entrega chegue em produção já acompanhada de evidência quantitativa.
Preferenciais:
- Inglês avançado
