Data Scientist

Importante: Este anúncio pode ser traduzido automaticamente pelo LinkedIn. Alguns conceitos e/ou requisitos podem sofrer erros de tradução; Esta vaga destina-se apenas a candidatos residentes em Portugal , uma vez que se trata de uma posição com regime híbrido (em Lisboa ). Como Data Scientist, irás participar em projetos E2E, desde a recolha e tratamento de dados brutos até à implementação de modelos em produção. Terás também uma forte componente de investigação, sendo responsável por explorar o mercado e novas tecnologias. Responsabilidades: Desenvolver e treinar modelos preditivos, sistemas de recomendação e algoritmos de Machine Learning; Liderar iniciativas de R&D, realizando pesquisa e desenvolvendo PoCs para testar novas tecnologias e abordagens (ex: GenAI e LLMs); Construir e manter pipelines de dados e machine learning (batch e near real-time) e avaliar trade-offs entre performance, custo e complexidade; Garantir todo o ciclo de vida do projeto: extração, preparação, manipulação e otimização de modelos; Colaborar com equipas de engenharia e de negócio para traduzir problemas reais em soluções de dados. Stack: Linguagem principal: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn); Deep learning: TensorFlow, Keras, PyTorch; Data & ML: PySpark, MLflow, Airflow, Azure ML; GenAI: LLMs, Llama; Cloud: Azure, Google Cloud ou AWS; Exploração: SQL e ferramentas de visualização de dados. Requisitos: Licenciatura ou Mestrado em Engenharia Informática, Matemática, Ciência de Dados ou áreas similares; Experiência sólida (mínimo 1 ano) no desenvolvimento e treino de modelos de Machine Learning e algoritmos de Data Mining; Proficiência no ecossistema Python voltado para dados e matemática (NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn); Experiência prática em todas as fases de um projeto de dados, incluindo a preparação de dados brutos e manipulação de bases de dados (SQL); Capacidade de realizar investigação técnica, criar provas de conceito (PoCs) e avaliar novas ferramentas ou frameworks; Fluência obrigatória em Português e Inglês (escrito e falado). Bónus: Experiência prática com GenAI, LLMs e técnicas de Prompt Engineering; Sólidos conhecimentos de estatística (regressões, distribuições e testes de normalidade); Experiência com serviços de IA em ambientes de Cloud pública (Azure, Google Cloud ou AWS); Gosto pela partilha de conhecimento técnico e acompanhamento das tendências de mercado.