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Why this grade This listing scored 27/100, which is an F. It lost the most ground on pay transparency. See the breakdown
- Description depth 20 / 20 How much the posting actually says about the work, measured in characters of real text.
- Remote clarity 8 / 15 Whether "remote" means anywhere, or is quietly restricted to one country.
- Corroboration 5 / 10 Whether more than one source carries this listing.
- Freshness 4 / 15 How recently it was posted. Older postings are likelier to be filled or abandoned.
- Role specificity 0 / 10 Whether the listing is tagged well enough to tell what the role actually is.
- Pay transparency 0 / 25 A published salary range, worth more than any other single factor because it is what a candidate cannot find out without applying.
-10 Ghost-job penalty — Deducted for signals that this posting may not be a real, currently-open role — staleness, repeated relisting, or talent-pool language.
Every figure above is arithmetic over the posting itself — its salary field, its text, its age, its tags and how many sources carry it. How the grades work →
Na Stefanini, acreditamos no poder da colaboração. Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global.
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Atuação 100%remoto
- Atuar no ciclo de vida completo (end-to-end) de projetos de Data Science e Machine Learning: entendimento de negócio, preparação de dados, modelagem, avaliação e deployment.
- Desenvolver e arquitetar soluções avançadas de IA Generativa, aplicando técnicas de LLMs, RAG, Prompt Engineering e integrações com provedores como OpenAI e AWS Bedrock.
- Realizar análise exploratória (EDA), tratamento e transformação de volumes expressivos de dados estruturados e não estruturados.
- Construir, validar e otimizar pipelines de ML e Deep Learning focando em escalabilidade, performance e confiabilidade.
- Aplicar boas práticas de Engenharia de Software e MLOps para garantir a qualidade, testabilidade e continuous deployment dos modelos.
- Colaborar diretamente com stakeholders técnicos e de negócios para traduzir desafios complexos em soluções analíticas de alto impacto.
- Experiência: Mínimo de 5 anos de atuação sólida em Data Science / Machine Learning.
- Inglês: Nível avançado/fluente (leitura, escrita e conversação para rotina de projetos).
- Fundamentos de Data Science: Domínio estatístico e conceitual em EDA, modelagem estatística/preditiva e métricas de avaliação de modelos.
- Programação & Frameworks: Domínio de Python e ecossistema de dados/ML: pandas, scikit-learn, PyTorch, Keras e OpenCV.
- Engenharia de Dados & SQL: Forte experiência prática em manipulação, limpeza e transformação de dados com SQL e pandas.
- GenAI & NLP: Conhecimento prático em LLMs, arquiteturas RAG, Prompt Engineering e serviços de IA Generativa (OpenAI, AWS Bedrock).
- Infraestrutura Cloud: Experiência com ambientes de nuvem (desejável foco em AWS).
- Engenharia de Software: Domínio de boas práticas como controle de versão (Git), esteiras CI/CD e testes unitários.
Informações adicionais
🍛 Vale-alimentação ou vale-refeição;
👨🏼🎓 Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas;
📚 Academia Stefanini — plataforma com cursos on-line, gratuitos, atualizados e com certificado;
🗣 Mentoring;
💉 Clube de vantagens para consultas e exames;
🏥 Assistência médica;
🦷 Assistência odontológica;
💰 Clube de vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos;
🛫 Clube de viagens;
🐶 Convênio para pets.
Originally posted on Himalayas
Apply for this role Opens himalayas.app — the link as listed; we have not yet verified it is the employer's own page
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Where this listing came from
- 30 Jul 2026 Himalayas first sighting
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