CIENTISTA DE DADOS

Todos os dias, há mais 20 anos, nós na Mundiale iniciamos a jornada de trabalho pensando em como podemos impactar para melhor a experiência de alguém. Desde o início da nossa trajetória, colocamos o olhar voltado para o cliente. Nosso trabalho é assim: times unidos para pensar, construir e

revolucionar experiências

.

Somos uma equipe autêntica com

mais de 500 Munders espalhados por 19 estados do Brasil.

Aliás,

Munder

é cada um de nós no time Mundiale com liberdade de escolher ser quem você é. Em um ambiente assim, coisas incríveis acontecem a todo momento! Valorizamos times diversos (e com pontos de vistas diversos), inquietos e que constroem soluções criativas e efetivas. Por isso, nos apaixonamos pelos problemas e não pelas soluções. Isso está no nosso

Jeito.

O nosso time está em constante construção, trabalhando para 1% melhor a cada dia. E são pessoas como você, que estão dispostas a construir junto, trocar experiências e a aprender, que convidamos a conhecer nossas oportunidades . Se você quer compartilhar da sua carreira em uma empresa que vai crescer com você, vem para a

Mundiale! /n

Formação sólida em Estatística, Ciência de Dados ou áreas correlatas. Experiência com modelagem supervisionada e não supervisionada. Conhecimento em NLP aplicado e técnicas de representação semântica (embeddings, vetorização, redução de dimensionalidade). Familiaridade com LLMs e arquiteturas RAG. Experiência em Python, Pandas, Scikit-learn e bibliotecas de visualização (Matplotlib, Seaborn, Plotly).

Diferenciais:

Experiência com experimentação e prototipagem de PoCs (provas de conceito). Conhecimento em frameworks de deploy e versionamento de modelos (MLflow, Kubeflow, etc.). Interesse em IA aplicada a produtos e automação de fluxos de conversação.

/n

Traduzir resultados técnicos em insights de negócio claros e acionáveis. Conduzir experimentos sistemáticos e avaliar desempenho de modelos com métricas adequadas. Aplicar técnicas de Data Augmentation e balanceamento para otimizar a generalização dos modelos. Criar visualizações e análises estatísticas (distribuições, coocorrências, n-grams, embeddings). Trabalhar em colaboração com engenheiros de Machine Learning e times de produto para prototipar soluções analíticas e modelos preditivos.