Cientista de Dados Pleno

A LBCA é um escritório full service, formado por profissionais com atuação multidisciplinar, presente nas mais diversas áreas de atividade jurídica empresarial no Brasil.Você já pensou em fazer parte de uma equipe que conta com uma plataforma de tecnologia pioneira desenvolvida pela própria banca, que auxilia na administração de carteiras jurídicas e de todos os tipos de dados e documentos das empresas, possibilitando a avaliação de riscos, a tomada de decisões e a gestão estratégica de negócios?Se respondeu sim para todas estas perguntas, saiba que esta é a LBCA!Essa Oportunidade é exclusiva para a vaga de Cientista de Dados Pleno.Lembre-se de candidatar-se a esta vaga e manter os dados do seu currículo sempre atualizados.Caso não seja seu perfil, temos outros bancos de talentos em nossa página de carreiras: lbca.gupy.io #VEMSERLBCA Responsabilidades e atribuiçõesAtuar com responsabilidade sobre todo o ciclo de vida (end-to-end) das soluções de Inteligência Artificial, desde a concepção e arquitetura até a validação, implantação e disponibilização para consumo por meio de APIs, garantindo escalabilidade, estabilidade e alto desempenho;Desenvolver, avaliar e otimizar modelos de Machine Learning e aplicações de IA Generativa, assegurando a qualidade técnica das soluções e sua aderência às necessidades do negócio;Analisar continuamente o equilíbrio entre custo computacional e desempenho das soluções, considerando fatores como consumo de tokens, tempo de inferência, utilização de infraestrutura e retorno sobre o investimento (ROI), propondo alternativas que maximizem eficiência e valor para a organização;Implementar mecanismos de governança, segurança e confiabilidade para aplicações de IA, utilizando estratégias como guardrails, validação de respostas, monitoramento de qualidade e técnicas de ancoragem de contexto, incluindo Retrieval-Augmented Generation (RAG), visando garantir respostas precisas, seguras e alinhadas às diretrizes do negócio;Desenvolver e manter pipelines de dados e fluxos de inferência em parceria com equipes multidisciplinares, assegurando integração, observabilidade e monitoramento contínuo dos modelos em produção;Documentar arquiteturas, modelos, experimentos e processos, promovendo rastreabilidade, reprodutibilidade e aderência às práticas de governança de dados e Inteligência Artificial;Colaborar com áreas de negócio e tecnologia na identificação de oportunidades para aplicação de IA, traduzindo desafios complexos em soluções analíticas escaláveis e de alto impacto;Acompanhar a evolução de tecnologias, frameworks e boas práticas relacionadas à Ciência de Dados, Machine Learning e IA Generativa, propondo inovações que agreguem valor ao negócio.Requisitos e qualificaçõesFormaçãoEnsino Superior completo em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas.Pós-graduação ou especialização em Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Machine Learning ou áreas relacionadas será considerada um diferencial.QualificaçõesSólidos conhecimentos em Python e bibliotecas para análise de dados e Machine Learning.Experiência com frameworks de Inteligência Artificial e Deep Learning, como PyTorch, TensorFlow e LangChain.Domínio no desenvolvimento de aplicações utilizando Large Language Models (LLMs), incluindo modelos proprietários e open source.Experiência na implementação de arquiteturas baseadas em Retrieval-Augmented Generation (RAG), agentes de IA (AI Agents), pipelines multimodais e técnicas de engenharia de prompts.Conhecimento em estratégias de embeddings, bancos de dados vetoriais, recuperação semântica de informações e técnicas de fine-tuning de modelos open source.Vivência na construção, implantação e manutenção de aplicações de IA em ambiente produtivo, utilizando boas práticas de Engenharia de Software, incluindo princípios SOLID, Design Patterns, versionamento de código e testes automatizados.Conhecimento em MLOps, incluindo versionamento de modelos, automação de pipelines, integração e entrega contínua (CI/CD), monitoramento e governança de modelos de Machine Learning.Experiência com observabilidade de aplicações de IA, implementando métricas, telemetria e monitoramento para identificação de degradação de desempenho, data drift, model drift e demais indicadores de saúde dos modelos em produção.Conhecimento em estratégias de evolução segura de modelos, utilizando abordagens como Shadow Testing, Shadow Deployment, Canary Releases e Testes A/B para validação de novas versões em ambiente produtivo.Experiência no desenvolvimento e consumo de APIs REST para disponibilização de modelos e serviços de Inteligência Artificial.Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais, além de ferramentas de processamento e manipulação de grandes volumes de dados.Informações adicionaisVR;Auxílio Remoto;Assistência Médica (coparticipativa);OAB.Auxílio Creche.