Data Scientist

Importante:

• Este anúncio pode ser traduzido automaticamente pelo LinkedIn. Alguns conceitos e/ou requisitos podem sofrer erros de tradução;
• Esta vaga destina-se apenas a candidatos residentes em Portugal, uma vez que se trata de uma posição com regime híbrido (em Lisboa).

Como Data Scientist, irás participar em projetos E2E, desde a recolha e tratamento de dados brutos até à implementação de modelos em produção. Terás também uma forte componente de investigação, sendo responsável por explorar o mercado e novas tecnologias.

Responsabilidades:

• Desenvolver e treinar modelos preditivos, sistemas de recomendação e algoritmos de Machine Learning;
• Liderar iniciativas de R&D, realizando pesquisa e desenvolvendo PoCs para testar novas tecnologias e abordagens (ex: GenAI e LLMs);
• Construir e manter pipelines de dados e machine learning (batch e near real-time) e avaliar trade-offs entre performance, custo e complexidade;
• Garantir todo o ciclo de vida do projeto: extração, preparação, manipulação e otimização de modelos;
• Colaborar com equipas de engenharia e de negócio para traduzir problemas reais em soluções de dados.

Stack:

• Linguagem principal: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn);
• Deep learning: TensorFlow, Keras, PyTorch;
• Data & ML: PySpark, MLflow, Airflow, Azure ML;
• GenAI: LLMs, Llama;
• Cloud: Azure, Google Cloud ou AWS;
• Exploração: SQL e ferramentas de visualização de dados.

Requisitos:

• Licenciatura ou Mestrado em Engenharia Informática, Matemática, Ciência de Dados ou áreas similares;
• Experiência sólida (mínimo 1 ano) no desenvolvimento e treino de modelos de Machine Learning e algoritmos de Data Mining;
• Proficiência no ecossistema Python voltado para dados e matemática (NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn);
• Experiência prática em todas as fases de um projeto de dados, incluindo a preparação de dados brutos e manipulação de bases de dados (SQL);
• Capacidade de realizar investigação técnica, criar provas de conceito (PoCs) e avaliar novas ferramentas ou frameworks;
• Fluência obrigatória em Português e Inglês (escrito e falado).

Bónus:

• Experiência prática com GenAI, LLMs e técnicas de Prompt Engineering;
• Sólidos conhecimentos de estatística (regressões, distribuições e testes de normalidade);
• Experiência com serviços de IA em ambientes de Cloud pública (Azure, Google Cloud ou AWS);
• Gosto pela partilha de conhecimento técnico e acompanhamento das tendências de mercado.