Cientista de Dados Sênior

A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.

Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas!

Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.

Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.

Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!

>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.

Cadastre-se agora mesmo em nossas vagas!

Responsibilities

Sobre a oportunidade

Buscamos um Cientista de Dados Sênior para atuar com dados de mercado financeiro, conduzindo modelos de machine learning, deep learning e estatística do desenvolvimento à operação em produção, além de construir e escalar soluções baseadas em LLMs. A atuação parte da camada refined do lakehouse, com responsabilidade direta sobre a qualidade e a confiabilidade dos dados que alimentam os modelos, em um ambiente AWS e Databricks com práticas maduras de MLOps.

Principais responsabilidades

• Desenvolver modelos de machine learning, deep learning e estatística aplicados a dados de mercado financeiro.
• Treinar, implantar e monitorar modelos em produção utilizando SageMaker e Databricks.
• Construir soluções baseadas em LLMs e levá-las a produção.
• Rastrear experimentos e avaliar modelos e soluções com LLMs utilizando MLflow e Langfuse.
• Trabalhar sobre a camada refined do lakehouse, preparando os dados que alimentam os modelos.
• Garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados utilizados no treinamento e na operação dos modelos.

Requirements

Requisitos obrigatórios

• Domínio avançado de Python e SQL.
• Experiência em modelagem com machine learning, deep learning e estatística.
• Experiência com cloud AWS, incluindo treinamento e implantação de modelos no SageMaker.
• Experiência com Databricks e arquitetura lakehouse.
• Experiência com LLMs em ambiente de produção, utilizando Amazon Bedrock ou plataformas equivalentes.
• Prática de MLOps, com ferramentas como MLflow, Langfuse ou equivalentes. Diferenciais
• Domínio do mercado financeiro.
• Experiência com agentes de IA.
• Conhecimento em governança e catalogação de dados.

Diferenciais

• Domínio do mercado financeiro.
• Experiência com agentes de IA.
• Conhecimento em governança e catalogação de dados.