Requisitos necessários:

• Graduação em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas correlatas;
• Experiência em Ciência de Dados;
• Conhecimento em Python avançado: domínio de pandas, scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow, MLflow;
• Conhecimento sólido em SQL e experiência com bancos de dados analíticos (BigQuery, Redshift, Snowflake);
• Conhecimento aplicado em LLMs e orquestração de IA (LangChain, OpenAI API, Hugging Face), com projetos concretos usando essas tecnologias;
• Experiência com cloud (AWS, GCP ou Azure) e ferramentas de MLOps em contextos reais;
• Domínio de estatística aplicada, design de experimentos e testes A/B incluindo decisões sobre significância, tamanho de amostra e interpretação de resultados.

Requisitos desejáveis:

• Pós-graduação ou mestrado;
• Experiência com discovery de produto e metodologias de inovação (Design Thinking, Jobs to be Done, Double Diamond);
• Familiaridade com IA generativa aplicada a produtos: RAG, fine-tuning, agentes autônomos;
• Publicações acadêmicas, contribuições open-source ou palestras em comunidades técnicas relevantes;
• Vivência em startups ou times de inovação dentro de grandes empresas.