Somos a Gerdau
Somos 30 mil colaboradores, com presença industrial em 10 países. Produzimos aços longos, especiais, planos e minério de ferro para atender cerca de 100 mil clientes de setores da construção civil, indústria, agropecuário, automotivo, energia eólica, óleo e gás, açúcar e álcool, rodoviário e naval. Somos a maior recicladora de sucata ferrosa da América Latina. Somos carros, aviões e pontes que conectam pessoas. Somos casas que registram histórias. Começos e recomeços.
Estamos criando uma nova Gerdau. Empoderando pessoas que constroem o futuro. De forma mais aberta, mais digital, com processos mais simples e fluidos, mais ágil para inovar e ir além. Se você quer construir o futuro com a gente, vem fazer parte do nosso time!
A pessoa que ocupar a posição de Data Scientist PL será responsável por desenvolver e liderar iniciativas analíticas avançadas com forte atuação em Inteligência Artificial Generativa, Machine Learning e/ou Otimização (Pesquisa Operacional). Este profissional atuará na concepção, implementação e validação de soluções analíticas robustas e escaláveis, liderando tecnicamente projetos estratégicos e garantindo entregas com alto impacto para o negócio.
Principais Atividades e Responsabilidades:
* Criação, desenvolver e implementar de modelos analíticos avançados utilizando técnicas de IA Generativa, Machine Learning e/ou Otimização.
* Desenvolver e validar modelos generativos (LLMs, embedding models, sistemas baseados em Retrieval-Augmented Generation).
* Implementar soluções analíticas utilizando modelos preditivos, prescritivos e técnicas de otimização (MILP, heurísticas, metaheurísticas).
* Realizar análises críticas e validação de resultados, garantindo rigor científico e aplicação prática para tomada de decisão.
* Construir pipelines eficientes de processamento e modelagem de dados em larga escala, utilizando frameworks como PySpark, Databricks e ambientes cloud (AWS, Azure).
* Comunicar resultados técnicos complexos de maneira clara e impactante para stakeholders estratégicos.
* Identificar oportunidades de melhoria e inovação analítica que gerem valor tangível ao negócio.
Pré-requisitos:
* Graduação em Computação, Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas correlatas. Pós-graduação é um diferencial.
* Sólida experiência em Ciência de Dados com ênfase em IA Generativa, Machine Learning avançado e Pesquisa Operacional (Otimização).
* Experiência comprovada com modelos generativos e frameworks relacionados (e.g., LangChain, LLaMA, OpenAI, Hugging Face).
* Experiência com técnicas de otimização matemática (MILP, programação linear e não-linear, heurísticas e metaheurísticas).
* Domínio avançado em Python, PySpark e SQL.
* Experiência significativa em plataformas cloud (AWS, Azure) e Databricks.
* Inglês avançado (necessário para interação com materiais, documentação técnica e stakeholders globais).
* Domínio em ferramentas de versionamento de código, especialmente Git.
Competências Técnicas:
* Domínio em bibliotecas de machine learning e deep learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
* Forte compreensão de conceitos matemáticos e estatísticos aplicados a dados.
* Conhecimento de Docker e integração de sistemas.
* Domínio de técnicas estatísticas para validação e experimentação (testes AB, métricas de avaliação de modelos).
* Capacidade avançada de construir e otimizar pipelines de dados complexos.
* Experiência na criação de dashboards e visualizações de dados estratégicas (Power BI, matplotlib, seaborn).
* Conhecimento em metodologias ágeis e ferramentas de gestão de projetos.
Competências Comportamentais:
* Excelente capacidade de comunicação técnica e não técnica.
* Perfil colaborativo com habilidade comprovada para liderar e influenciar times multidisciplinares.
* Forte pensamento crítico e orientação para solução de problemas.
* Proatividade e autonomia na identificação e resolução de desafios analíticos e tecnológicos.
* Interesse genuíno em conectar soluções analíticas com objetivos estratégicos e impacto em negócios.
Modelo de Trabalho:
O modelo de trabalho será híbrido.
Como parte do processo seletivo, os candidatos que avançarem nas etapas de entrevista realizarão um case técnico específico envolvendo IA Generativa, Machine Learning ou Otimização.
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