Descrição da vaga
Um modelo só tem valor se muda uma decisão. Na Diametral, o Data Scientist projeta modelos que fazem diferença na margem, no risco ou na experiência do cliente, e os leva até a produção. Seu campo de atuação: ciência de dados aplicada a problemas de negócio reais, do machine learning clássico à IA generativa.
Você entra no engine Applied AI & Data Science e trabalha em squads com Data Engineers, ML Engineers e Product Owners.
O que você vai construir
- Modelos de previsão de demanda, pricing e otimização para o varejo e a indústria.
- Modelos de scoring, risco de crédito e detecção de fraude para bancos e seguradoras.
- Modelos de segmentação, propensão e hiperpersonalização para as equipes de marketing e CRM.
- Soluções de IA generativa: RAG sobre dados proprietários, extração de documentos, agentes, avaliação de LLMs.
- Abordagens avançadas quando o problema exige: séries temporais, foundation models, NLP, visão computacional, otimização.
- Entregas convincentes: visualizações claras, medição de impacto, recomendações acionáveis.
Sua stack técnica
Python, scikit-learn, PyTorch, XGBoost, statsmodels, Hugging Face, LangChain ou LlamaIndex, MLflow, Databricks, Azure ML, Vertex AI, SageMaker.
Dentro da Diametral
- Você compartilha seus aprendizados e seu acompanhamento tecnológico com a comunidade do engine.
- Você cresce rápido ao lado de especialistas seniores, com pair programming e code reviews.
Perfil procurado
O que você traz
- Formação em engenharia ou mestrado em ciência de dados, estatística ou matemática aplicada.
- Pelo menos 3 anos de experiência em ciência de dados, sem contar estágios.
- Bases sólidas em estatística e machine learning, e excelente domínio de Python.
- Pelo menos um projeto levado à produção ou a uso real.
- Inglês fluente em contexto de cliente, e o idioma do seu escritório de referência.
O que vai fazer a diferença
- Experiência com IA generativa (RAG, fine-tuning, avaliação de LLMs).
- Experiência setorial: varejo, energia, bancos e seguros, saúde.
- Uso prático de ferramentas de MLOps e da nuvem.
Sua mentalidade
- Rigor científico e senso de impacto no negócio.
- Clareza: você torna um modelo compreensível e confiável.
- Curiosidade por um campo que se reinventa a cada seis meses.
O que esperamos de todos os nossos talentos
- Obsessão pelo impacto no negócio: você entende rápido o negócio dos nossos clientes e sabe questioná-lo.
- Um forte senso de serviço e de experiência do cliente.
- Comunicação de alto nível, escrita e oral: você simplifica e engaja as pessoas.
- Domínio avançado das ferramentas de IA e automação: você pode nos mostrar um agente ou um protótipo que construiu.
- Ambição e rigor, a serviço de uma equipe que coloca o coletivo acima do individual.
Etapas do processo
- Entrevista com a equipe de Talent Acquisition e/ou um Business Manager
- Entrevista técnica com um especialista do engine
- Entrevista com o Managing Director ou o Engine Director
Candidatar-se
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