Senior Data Scientist
On-siteSão Paulo, São Paulo, Brazil
Job Summary
Design and deploy collaborative, content-based, and hybrid recommendation models that personalize journeys for millions of readers across a 700k+ catalog. Build user and content embeddings for multilingual environments, manage cold start challenges, and evolve features in a Feature Store to ensure consistency between training and inference. Execute A/B tests measuring recall@k, NDCG, CTR, and conversion while operating the full MLOps lifecycle on Databricks/AWS, including AutoML, MLflow, and drift detection. Collaborate with Product, Analytics, and Engineering teams to balance relevance, discovery, and diversity. Requires proven production experience with Python, SQL, Spark, and AWS; English proficiency mandatory. Ideal for candidates with NLP, LLM, or vector search expertise.
Required Qualifications
- Vivência sólida de mercado como Data Scientist, com modelos desenvolvidos, implantados e sustentados em produção — experiência exclusivamente acadêmica não atende a este desafio.
- Experiência prática com sistemas de recomendação, ranqueamento ou personalização em produtos digitais.
- Domínio de Python e do ecossistema de ML (scikit-learn, XGBoost/LightGBM, PyTorch ou TensorFlow), além de SQL para análises em alta volumetria.
- Experiência com Spark e cloud AWS.
- Base sólida em estatística, desenho de experimentos e avaliação de modelos.
- Familiaridade com o ciclo de vida de modelos em produção (MLOps).
- Boa comunicação para colaborar com diferentes áreas e traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas.
- Inglês para leitura e compreensão de documentações técnicas.
Desired Qualifications
- Experiência com NLP, embeddings semânticos e aplicação de LLMs para entendimento de conteúdo textual multilíngue.
- Conhecimento e experiência prática com LLMs, incluindo aplicação de modelos generativos em produtos, uso de APIs/modelos open source, prompting e avaliação de soluções baseadas em IA generativa.
- Vivência com busca vetorial / ANN (Faiss, vector databases) em escala.
- Experiência com recomendação em tempo real, session-based ou estratégias de exploração (multi-armed bandits).
- Vivência em produtos de conteúdo, mídia, streaming ou marketplaces de alta escala.
- Facilidade para documentar soluções e compartilhar conhecimento com o time.
- vivência com o ecossistema Databricks (AutoML, MLflow, Feature Store) é fortemente desejada.
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