Cientista de Dados Júnior - Qualidade e AI/ML

Fri, 24 Apr 2026 00:00:00 +0000

Sobre a vaga

A GE Vernova busca uma pessoa Cientista de Dados Júnior para o time de Engenharia de Qualidade e implementação de AI/ML. A vaga é híbrida, com base em Budapeste ou Campinas.

Você vai trabalhar com dados de qualidade vindos de sistemas corporativos, como SAP e Salesforce, para criar análises, relatórios, modelos de Machine Learning e soluções com LLMs que ajudem a prever e prevenir problemas de qualidade.

Responsabilidades

Analisar dados de qualidade de diferentes sistemas corporativos, incluindo SAP, Salesforce e outros, para encontrar padrões, lacunas e oportunidades de melhoria.
Definir quais dados são relevantes para casos de uso de qualidade e como eles devem ser acessados, interpretados e usados.
Transformar desafios de qualidade do negócio em problemas claros de Ciência de Dados, AI e Machine Learning.
Apoiar o time digital na criação de relatórios centralizados de qualidade, com indicadores e insights para áreas de negócio globais.
Desenvolver e validar modelos de Machine Learning para casos de uso preventivos e preditivos em qualidade.
Usar Large Language Models (LLMs) e engenharia de prompts para criar ferramentas inteligentes de apoio à decisão e automação de fluxos de qualidade.
Colaborar com pessoas de Engenharia de Dados e AI/ML para garantir que os requisitos de dados sejam bem entendidos e implementados em pipelines e infraestrutura.
Trabalhar com modelos semânticos de dados para manter uma interpretação consistente entre aplicações de qualidade e sistemas de negócio.
Conversar com stakeholders internos para entender necessidades de dados, levantar requisitos e melhorar soluções com base em feedback real.
Documentar descobertas analíticas, desempenho de modelos e definições de dados de forma clara e reproduzível.
Acompanhar avanços em AI, ML e Ciência de Dados e sugerir abordagens que possam melhorar as soluções de qualidade.

Requisitos

Graduação ou mestrado em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou área técnica relacionada.
Experiência prática em Ciência de Dados, Análise de Dados ou área relacionada.
Conhecimento de Python para análise de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de modelos de ML.
Experiência inicial ou intermediária com frameworks e métodos de Machine Learning, como Scikit-learn, XGBoost ou similares.
Familiaridade com LLMs, engenharia de prompts e aplicações práticas em contexto de negócio.
Noções de modelos semânticos de dados e modelagem de dados em sistemas diferentes.
Experiência com dados estruturados e não estruturados vindos de sistemas corporativos, como ERP e CRM.
Boa comunicação para definir requisitos e trabalhar com times distribuídos.
Inglês fluente para escrita e conversação.

Diferenciais

Experiência em startup ou ambiente digital de ritmo acelerado.
Vivência com SAP, Salesforce ou outros sistemas ERP/CRM do ponto de vista de consumo de dados.
Experiência com serviços AWS para Ciência de Dados, como SageMaker, S3 e Lambda.
Conhecimento de SQL e experiência consultando bancos relacionais ou NoSQL.
Contato com princípios de MLOps, como versionamento de modelos, acompanhamento de experimentos e noções de deploy.
Noções de governança de dados e práticas de AI responsável.
Experiência em times internacionais, multiculturais e distribuídos em diferentes fusos horários.
Outros idiomas além do inglês.

Benefícios