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Karhub

Cientista de Dados - Pleno

Totalmente Remoto

Descrição e Responsabilidades

Horário: 09h ás 18h
Nível: Profissional
Regime de contratação: Prestador de Serviços - PJ

Como Data Science na KarHub, você fará parte da construção e evolução de sistemas inteligentes que combinam GenAI e modelos de Machine Learning tradicional para resolver problemas reais e de alto impacto em três pilares estratégicos: vendas, experiência do cliente e eficiência operacional.


Responsabilidades:


Criar, desenvolver e evoluir modelos de Machine Learning e GenAI que suportem áreas como vendas, marketing, catálogo, pricing e experiência do cliente.


Realizar análises exploratórias, preparar dados, construir features e desenvolver pipelines de ML que gerem recomendações e insights acionáveis.


Projetar e otimizar prompts, criar classificadores e agentes baseados em LLMs para acelerar operações internas e melhorar a jornada do cliente.


Participar da evolução de modelos já existentes, garantindo robustez, monitoração, escalabilidade e performance em produção.


Construir análises de impacto e identificar oportunidades para otimização de campanhas, precificação dinâmica, cross-selling, priorização de estoque próprio e estratégias de logística (como envio para Full).


Colaborar com Engenharia de Dados e áreas de negócio para transformar problemas estratégicos em soluções inteligentes e escaláveis, sempre com responsabilidade e foco no impacto.

Requisitos

O que buscamos:


Formação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação, Engenharia ou áreas correlatas.


Proficiência em Python e SQL para manipulação, análise e modelagem de dados em larga escala.


Conhecimentos práticos em Machine Learning (regressão, classificação, árvores, clustering, séries temporais, etc.) e familiaridade com Scikit-learn.


Conhecimentos de RAG, embeddings e prompt engineering.


Experiência com banco de dados vetoriais (Pinecone ou similares)


Capacidade de comunicar resultados de forma clara, visual e orientada a impacto.


Diferenciais:


Experiência prática com modelos em produção, pipelines, monitoração ou ferramentas como Airflow/DBT.


Vivência com GCP e ambientes distribuídos (Spark/Pyspark).


Familiaridade com TensorFlow, PyTorch ou modelos mais avançados de NLP/LLMs.

Benefícios

Assistência médica
Código da vaga:
147349
Data de Cadastro:
2026-02-04
Data de Atualização:
2026-02-04

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