
Technical Data Scientist Manager
- Machine Learning
- RAG
- MLOps
- Natural Language Processing
- SAP
Olá, nós somos o CESAR!
Somos um centro de inovação e de educação que há quase 30 anos forma pessoas e impulsiona organizações, potencializando suas estratégias digitais. Resolvemos problemas complexos e desafiadores em um ambiente de trabalho descontraído, descentralizado e repleto de benefícios para nossos colaboradores, que atuam como protagonistas, interagindo diretamente com clientes de escala global.
ComoTechnical Data Scientist Manager, você será a liderança técnica da frente de Dados e Inteligência Artificial do projeto. Sua missão será orientar o time na definição, desenvolvimento e evolução de soluções analíticas e de IA Generativa.
Esta posição é estratégica e combina liderança de equipe com participação direta nas decisões críticas do produto. Você fará a ponte entre as necessidades do negócio, as decisões arquiteturais e os requisitos de segurança, governança e rastreabilidade, atuando lado a lado com especialistas de Produto, Engenharia, UX e Arquitetura. Topa esse desafio? Vamos nessa?!
Como será o seu dia a dia (Responsabilidades)
- 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.
O que precisamos que você tenha (Requisitos Obrigatórios)
- 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 deprompts,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 avaliartrade-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).
Será um diferencial se você tiver
- 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 contraprompt 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 (operaçõesoffshore, 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? Clicaaqui e vem com a gente!
#inovacaocesar #vemprocesar #soucesar
Technical Data Scientist Manager · CESAR