Descrição da vaga
Responsabilidades e atribuições
Desenvolver modelos de machine learning aplicados diretamente ao produto, com foco prioritário em recomendação, personalização e modelos de comportamento do usuário.
Traduzir problemas de negócio em soluções estatísticas tangíveis e mensuráveis, definindo hipóteses, métricas, estratégia de coleta, validação e rollout.
Trabalhar com dados estruturados e semiestruturados do ecossistema de dados da Onfly, incluindo BigQuery, Microserviços, eventos e bases táticas.
Colaborar com Engenharia e DataOps na integração dos modelos ao ecossistema analítico e transacional, assegurando requisitos técnicos de performance, confiabilidade e governança (latência, periodicidade, criticidade, observabilidade e custo).
Conduzir experimentos e validações em ambiente real (AB tests, métricas de uplift, impacto em produto).
Evoluir o stack de ciência na empresa, influenciando boas práticas, versionamento, monitoramento e governança.
Ser referência técnica no capítulo de ciência, apoiando discussões de arquitetura, feature store e consumo via microserviços.
Desenvolver e evoluir modelos preditivos e prescritivos aplicados ao produto, ampliando a inteligência embarcada no ecossistema da Onfly.
Requisitos e qualificações
Graduação ou pós em Ciência de Dados, IA ou áreas correlatas.
Experiência sólida construindo e operacionalizando modelos de machine learning em produção.
Domínio em Python para ciência de dados (pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost, LightGBM).
Vivência com deep learning e recomendações (PyTorch ou TensorFlow).
Capacidade de trabalhar com BigQuery ou DWs analíticos em alta escala.
Sólida base em estatística aplicada, experimentação e medição de impacto.
Vivência prática em pipelines de dados orientados a produto (batch e/ou near real-time).
Conhecimento em versionamento e monitoramento de modelos.
Inglês intermediário para leitura e atualização técnica.
Diferenciais
Mestrado ou Doutorado em Ciência de Dados.
Experiência prévia com Vertex AI, Airflow ou ferramentas de MLOps.
Vivência com arquiteturas baseadas em microserviços e consumo via API.
Familiaridade com recomendação e personalização em plataformas digitais.
Experiência com modelos relacionados a engajamento, risco, crédito ou churn.
Participação ativa na evolução de ecossistemas de dados em empresas em escala de crescimento.
Informações adicionais
Regime Híbrido de trabalho (2 dias na semana presencial e o restante remoto);
Vale-refeição em cartão flexível — R$ 40 (sem desconto de 6%)
Vale-transporte em cartão flexível (sem desconto de 6%)
Plano de Saúde Unimed — sem coparticipação e sem mensalidade para o Onflyer (por nossa conta )
Plano Odontológico (desconto na mensalidade)
Desconto em farmácia
Psicoterapia online — Vittude
Gympass e TotalPass
Bolsa de 90% para estudos de idiomas
Descontos em graduações e pós-graduações (UNA, UNIBH e Anhanguera)
Assistência Funeral do Grupo Zelo
Licença Maternidade/Paternidade e