Technical Data Scientist Manager

• Liderança e Gestão de Time: Liderar tecnicamente cientistas de dados, engenheiros de machine learning e demais profissionais de IA. Gerenciar prioridades, dependências e capacidade da equipe, além de conduzir revisões técnicas e resolução de problemas complexos.
• Estratégia e Arquitetura de IA: Definir a estratégia técnica para modelos de Machine Learning, Deep Learning e aplicações baseadas em LLMs. Orientar a evolução de arquiteturas complexas (RAG, GraphRAG, sistemas multiagentes) e abordagens de busca semântica/híbrida.
• Alinhamento de Negócio (Visão Sistêmica): Traduzir as necessidades de P.O. e usuários em hipóteses, requisitos analíticos e casos de uso viáveis. Comunicar riscos e resultados de experimentos para públicos executivos e não técnicos.
• Qualidade e Avaliação: Estabelecer métricas rigorosas para avaliar a relevância, precisão e fundamentação das respostas dos modelos. Orientar a criação de modelos para identificação de riscos, não conformidades e "temperatura contratual".
• Operações, Governança e Segurança: Definir práticas de MLOps/LLMOps (experimentação, versionamento, monitoramento). Garantir a rastreabilidade entre dados, evidências recuperadas e respostas geradas, apoiando decisões sobre escalabilidade e custo computacional.

• Formação e Experiência: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Ciência de Dados ou áreas correlatas. Experiência sólida em Ciência de Dados, Machine Learning e liderança técnica/gestão de equipes de IA.
• IA Generativa e NLP: Conhecimento prático e avançado em LLMs, engenharia de prompts, embeddings e arquiteturas RAG. Domínio em Processamento de Linguagem Natural (NLP) e processamento inteligente de documentos.
• Engenharia de Dados e MLOps: Sólida experiência com integração de fontes heterogêneas, qualidade de dados e práticas de MLOps/LLMOps (implantação, observabilidade e monitoramento).
• Avaliação de Modelos: Expertise na definição de métricas, conjuntos de avaliação e estratégias de validação de modelos de IA.
• Arquitetura e Nuvem: Conhecimento em APIs, serviços em nuvem e integração de componentes de IA com aplicações corporativas, sabendo avaliar trade-offs (qualidade, risco, custo e desempenho).
• Perfil Comportamental: Forte visão sistêmica, capacidade de tomar decisões em cenários de incerteza, rigor técnico na avaliação de evidências e excelente comunicação com diferentes públicos (técnicos e executivos).

• Pós-graduação: Mestrado ou doutorado em áreas relacionadas.
• Ecossistema LLM Avançado: Experiência com GraphRAG, grafos de conhecimento, bancos vetoriais, agentes de IA e orquestração de sistemas multiagentes.
• Segurança e Governança: Conhecimento profundo em segurança aplicada a LLMs (proteção contra prompt injection, controle de acesso), governança de IA, proteção de dados pessoais e gestão de riscos.
• Contexto de Negócio: Experiência com análise de documentos jurídicos ou sistemas de gestão documental.
• Setores Regulados: Vivência em Óleo e Gás, Energia (operações offshore, FPSOs, SAP, requisitos da ANP) ou outros ambientes industriais regulados.
• Inovação: Experiência em projetos de P&D com evolução de métricas de maturidade (TRL e CRL).

Aqui no CESAR, nós temos algumas práticas que proporcionam uma rotina mais positiva para a pessoa colaboradora:

• Horário flexível;
• Estrutura horizontal;
• Programas de treinamento e desenvolvimento;
• Cultura voltada para a Diversidade & Inclusão, onde você pode ser livre pra ser quem é!

Gostou? Espera só para conferir nosso pacote variado de benefícios:

• Plano de saúde e odontológico;
• Vale Refeição / Alimentação;
• Auxílio Idiomas;
• Auxílio Creche;
• Auxílio Lentes de Contato;
• Seguro de Vida;
• Descontos em cursos da CESAR School;
• DayOff (no mês do Aniversário);
• Wellhub (Gympass);
• Moodar;
• Cíngulo.

Quer conhecer melhor o CESAR? Clica aqui e vem com a gente!

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