Staff Data Scientist

#VemSerFrete.com

Mova o futuro da logística com a gente!

Estamos construindo a plataforma digital que potencializa o transporte na América Latina. Na Frete, seu trabalho tem um impacto real e diário na vida de milhões de pessoas.

A Frete.com é a maior plataforma de fretes da América Latina e conta com as marcas Fretebras, Cargo X e Intersite.

Vem ser Frete.com e conhecer mais sobre o desafio no time de Data Science: Responsabilidades e Atribuições

• SQL avançado: boas práticas com queries e modelagem de dados;

• Conhecimento sólido em programação (exemplos de ferramenta: Python ou R)

• Proficiência em Python e bibliotecas de ML (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Tensorflow, PyTorch, Keras, etc);

• Experiência com ferramentas para processamento e análise de grandes volumes de dados (Spark, Dask, Polars, etc);

• Experiência no desenvolvimento de APIs (Flask ou Fast API);

• Experiência e conhecimento sólido em estatística e ML: regressão, árvores de decisão, séries temporais, clustering, boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost, etc);

• Construção de experimentos para comparação de modelos, como teste A/B;

• Experiência prévia em manipulação, análise de dados e modelagem preditiva/prescritiva;

• Conhecimento em manipulação de dados para consumo e extração;

• Experiência em versionamento de código: Git/GitHub/GitLab;

• Noções de Inteligência Artificial com uso da OpenAI e/ou ferramentas similares;

• Noções de NLP: pré-processamento de texto, embeddings, classificação, sumarização e extração de informação.

• Cloud para ML: AWS, GCP ou Azure.

• Noções de MLOps: práticas de integração, deploy e monitoramento de modelos, containers (docker ou similar);

• Ter perfil analítico e quantitativo, habilidade para resolver problemas, boa capacidade de explicação e orientado a entrega de resultados;

• Noções de metodologias ágeis;

Habilidades e pré-requisitos

• Domínio de Ferramentas e Frameworks para LLMs, NLP e GenAI: LLaMA, Mistral, Hugging Face Transformers, LangChain, OpenAI API, Google Vertex AI, RAG e técnicas de fine-tuning para soluções de automação, análise e geração de conteúdo.

• Experiência testes unitários e CI/CD: para pipelines de dados e modelos;

• Experiência em MLOps: práticas de integração, deploy e monitoramento de modelos;

• Experiência com sistema de recomendação;