**Visão Geral** ------------ O Cientista de Dados Nível 4 é responsável por projetar, desenvolver e entregar capacidades avançadas de software impulsionadas por aprendizado de máquina e IA que sustentam os produtos comerciais e plataformas da Hyland. Este cargo combina profunda especialização em engenharia com ciência de dados aplicada, possibilitando funcionalidades escaláveis, automação inteligente e sistemas de aprendizado de máquina prontos para produção. **Responsabilidades** -------------------- * Projetar e implementar serviços e componentes robustos e escaláveis de aprendizado de máquina para inclusão em softwares voltados ao cliente. * Construir pipelines de dados eficientes para coletar, limpar, normalizar e transformar dados estruturados e não estruturados utilizados pelas funcionalidades de aprendizado de máquina. * Projetar e implementar fluxos de trabalho de treinamento de modelos, estratégias de versionamento de modelos e pipelines de avaliação para melhoria contínua. * Realizar análise exploratória de dados (AED), engenharia de características e avaliações estatísticas para apoiar o desenvolvimento de modelos. * Aplicar métodos estatísticos avançados, estruturas de testes A/B e experimentação orientada por hipóteses para validar o desempenho dos modelos. * Desenvolver protótipos e avaliar novos modelos de aprendizado de máquina, arquiteturas de aprendizado profundo e estratégias de incorporação alinhadas às necessidades do produto. * Desenvolver modelos preditivos, generativos e analíticos que permitam automação, previsão, classificação, agrupamento, recomendações ou outras funcionalidades do produto. * Otimizar modelos quanto a desempenho, custo, latência e escalabilidade em ambientes baseados em CPU/GPU. * Manter-se atualizado sobre os mais recentes avanços em IA, ML, modelos de linguagem de grande porte (LLMs), bancos de dados vetoriais e estruturas de recuperação; transformá-los em funcionalidades reais de produtos. * Desenvolver documentação interna clara sobre comportamento dos modelos, fluxos de dados, decisões arquitetônicas e considerações operacionais. * Estabelecer e aprimorar padrões de engenharia para o desenvolvimento de ML/IA, incluindo estratégias de teste, monitoramento, observabilidade e confiabilidade. * Contribuir para uma base de conhecimento compartilhada de boas práticas em engenharia de ML e ciência de dados aplicada em toda a organização. * Atuar como especialista técnico e consultor de confiança junto às equipes de engenharia de produtos, auxiliando na definição das roadmaps de funcionalidades de IA e nas estratégias de implementação. * Comunicar conceitos estatísticos ou de modelagem complexos de forma clara e acionável para engenheiros, arquitetos e líderes de produto. * Oferecer mentoramento e orientação técnica a membros juniores da equipe e contribuir para o fortalecimento da maturidade em engenharia de IA da organização. **Qualificações Básicas** ------------------------ * Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática ou outra disciplina técnica correlata (ou experiência equivalente). * Experiência significativa no desenvolvimento de sistemas de software baseados em aprendizado de máquina ou IA em ambientes de produção. * Domínio avançado da linguagem Python e de bibliotecas aplicadas de aprendizado de máquina (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Pandas). * Profundo entendimento de modelagem estatística, testes de hipótese, teoria das probabilidades e otimização matemática. * Experiência comprovada em bancos de dados relacionais, NoSQL, big data ou em grafo, com forte capacidade de projetar estruturas de dados adequadas para cargas de trabalho de ML. * Experiência na construção e implantação de APIs, microsserviços ou sistemas distribuídos que executem inferência de ML em larga escala. * Amplo conhecimento de ferramentas de visualização de dados e de explicabilidade de modelos (Jupyter, Tableau, Plotly ou equivalentes). * Capacidade de articular conceitos técnicos complexos de forma clara, tanto na comunicação escrita quanto na verbal. * Fortes habilidades de pensamento crítico e resolução analítica de problemas. * Experiência em mentoramento ou apoio a engenheiros ou cientistas de dados em início de carreira. * Viagens até 5% exigidas.