O que a vaga pede
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:
- 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.
Desejáveis:
- 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.