Analista de Ciência de Dados em IA Pleno

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Somos um dos maiores bancos privados do Brasil, conforme o ranking do Banco Central. E temos muito orgulho em dizer que, pelo segundo ano consecutivo, fomos reconhecidos como a melhor instituição financeira para trabalhar no Brasil, segundo o ranking da GPTW 2025!

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Somos um dos maiores bancos privados do Brasil, conforme o ranking do Banco Central. E temos muito orgulho em dizer que, pelo segundo ano consecutivo, fomos reconhecidos como a melhor instituição financeira para trabalhar no Brasil, segundo o ranking da GPTW 2025! Também recebemos o selo de Diversidade na categoria Mulher, reforçando nosso compromisso com a equidade.

Nossa cultura acontece de verdade: sendo simples, corretos, parceiros e corajosos. Valorizamos as relações, a inovação e um ambiente leve, cada vez mais colaborativo e com intencionalidade no avanço da diversidade e inclusão.

Estamos em constante evolução e construímos #parcerias de sucesso para entregarmos nosso propósito de tornar mais tranquila a vida financeira de pessoas e empresas.

Se identificou? Então venha trabalhar com a gente!

Atua no treinamento e avaliação de modelos e prompts, fine-tuning, otimização de chunking e tokenização, detecção de vieses, adversarial prompt testing, escolha de embeddings (apoio a RAG);

Treinar e avaliar modelos de IA generativa, incluindo LLMs e modelos multimodais;

Desenvolver e otimizar prompts, incluindo testes adversariais e mitigação de riscos;

Realizar fine-tuning e ajuste de hiperparâmetros para maximizar performance;

Implementar estratégias de chunking e tokenização para eficiência e qualidade;

Detectar e corrigir vieses em dados e modelos, garantindo conformidade ética;

Selecionar e validar embeddings para aplicações RAG (Retrieval-Augmented Generation);

Monitorar métricas de qualidade, robustez e segurança dos modelos;

Colaborar como Especialista com engenheiros e arquitetos para integração segura em pipelines produtivos.

Modelos de IA Generativa: LLMs, Diffusion Models, arquiteturas Transformer;

Fine-tuning e Prompt Engineering: técnicas avançadas, RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback);

Tokenização e Chunking: estratégias para otimização de contexto;

Embeddings e RAG: escolha, avaliação e integração com mecanismos de busca;