Data Science

Sobre a KarHub

A

KarHub

nasceu com o propósito de simplificar a compra online de autopeças, oferecendo

transparênci a e confiança para quem busca a peça certa para o seu veículo.

Nós conectamos os maiores e melhores fornecedores do Brasil a milhares de pessoas todos os dias. Usamos tecnologia de ponta para que o processo de encontrar, comprar e receber uma peça seja o mais rápido e simples possível.

Estamos montando um time incrível, com gente ambiciosa, apaixonada por desafios e com

espírito de dono , para construir este foguete

Se você tem esse perfil, queremos você com a gente!

Sobre a vaga:

Como

Data Science

na

KarHub

, você fará parte da construção e evolução de sistemas inteligentes que combinam GenAI e modelos de Machine Learning tradicional para resolver problemas reais e de alto impacto em três pilares estratégicos: vendas, experiência do cliente e eficiência operacional.

Descrição

:

Criar, desenvolver e evoluir modelos de Machine Learning e GenAI que suportem áreas como vendas, marketing, catálogo, pricing e experiência do cliente. Realizar análises exploratórias, preparar dados, construir features e desenvolver pipelines de ML que gerem recomendações e insights acionáveis. Projetar e otimizar prompts, criar classificadores e agentes baseados em LLMs para acelerar operações internas e melhorar a jornada do cliente. Participar da evolução de modelos já existentes, garantindo robustez, monitoração, escalabilidade e performance em produção. Construir análises de impacto e identificar oportunidades para otimização de campanhas, precificação dinâmica, cross-selling, priorização de estoque próprio e estratégias de logística (como envio para Full). Colaborar com Engenharia de Dados e áreas de negócio para transformar problemas estratégicos em soluções inteligentes e escaláveis, sempre com responsabilidade e foco no impacto.

O que buscamos:

Formação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação, Engenharia ou áreas correlatas. Proficiência em Python e SQL para manipulação, análise e modelagem de dados em larga escala. Conhecimentos práticos em Machine Learning (regressão, classificação, árvores, clustering, séries temporais, etc.) e familiaridade com Scikit-learn. Conhecimentos de RAG, embeddings e prompt engineering. Experiência com banco de dados vetoriais (Pinecone ou similares) Capacidade de comunicar resultados de forma clara, visual e orientada a impacto.

Diferenciais:

Experiência prática com modelos em produção, pipelines, monitoração ou ferramentas como Airflow/DBT. Vivência com GCP e ambientes distribuídos (Spark/Pyspark). Familiaridade com TensorFlow, PyTorch ou modelos mais avançados de NLP/LLMs.

Informações adicionais

Contratação: PJ full-time Benefícios: Plano de Saúde SulAmérica com (Coparticipação de 30%); Modelo de trabalho: Remoto ou Híbrido Sede: R. Clímaco Barbosa, 700 - Cambuci, São Paulo - SP, 01523-000