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Você sonha grande e acredita que é importante inovar para descomplicar?Então o seu lugar é na área de Tecnologia, Dados, Produtos e Design da maior rede integrada de saúde do Brasil, fazendo parte da vida de mais de 20 milhões de pessoas por ano.Nestes times você vai encontrar um ambiente dinâmico, ágil e com muito aprendizado, afinal, aqui aprendemos para transformar o futuro da saúde e a paixão por inovar no move.Para nós, diversidade importa!Reconhecemos que a diversidade amplia a inovação nos ambientes, mas acima de tudo, temos a certeza de que somos parte da transformação. Promovemos dignidade e respeito a todas as pessoas, para que se sintam seguras em ser quem são. Nossas oportunidades são para todas as pessoas que acreditam na transformação do futuro da saúde. Incentivamos a candidatura de todos que reconhecem a importância da construção de um ambiente livre de preconceitos, assédio e discriminação faça parte da transformação e #VemSerDasa. Juntos entregamos o nosso melhor sempre. Seja você a pessoa que transforma o futuro da saúde, #VemSerDasa. 🚀💙#VemPraDasa #VemSerDasa📌 Importante: não efetuamos cobranças de taxas em nossos processos seletivosResponsabilidades e atribuiçõesVocê sonha grande e acredita que é importante inovar para descomplicar?Então o seu lugar é na área de Dados da maior rede integrada de saúde do Brasil, fazendo parte da vida de mais de 20 milhões de pessoas por ano.Aqui você encontrará um ambiente dinâmico, ágil e de constante aprendizado. Nosso propósito é transformar o futuro da saúde, e a ciência de dados é o coração dessa jornada.Desenvolvimento End-to-End: Liderar e executar o ciclo completo de projetos de Machine Learning — desde a concepção do problema de negócio e análise exploratória (EDA) até o deploy, monitoramento e sustentação em produção.Autonomia Técnica: Desenhar e implementar soluções analíticas e arquiteturas de modelos (predição, NLP, visão computacional, GenAI/LLMs) com foco em escalabilidade, robustez e eficiência computacional.Cultura de MLOps & Engenharia: Construir pipelines automatizados de dados, treino e inferência (CI/CD, versionamento de artefatos/dados, testes automatizados e monitoramento de drift de dados/modelos).Interface com Negócio e Produto: Atuar como ponte técnica entre as áreas de negócio/produto e a engenharia, traduzindo dores complexas do ecossistema de saúde em hipóteses analíticas acionáveis e mensuráveis.Mentoria e Disseminação de Conhecimento: Apoiar o desenvolvimento técnico de cientistas de dados plenos e juniores, promovendo code reviews criteriosos e disseminando boas práticas de modelagem e código limpo.Comunicação de Resultados: Construir narrativas baseadas em dados (data storytelling) para apresentar métricas técnicas e de impacto de negócio para stakeholders executivos e multidisciplinares.Requisitos e qualificaçõesExperiência Sólida em Ciência de Dados: Vivência construindo e colocando modelos de Machine Learning/Deep Learning em ambientes produtivos reais.Domínio de Ecossistema Cloud: Experiência prática em nuvem (preferencialmente Google Cloud Platform - GCP), utilizando serviços como: Vertex AI, BigQuery, Cloud Composer/Airflow, Cloud Run, GKE/Dataproc.Fundamentos Sólidos: Forte base em estatística, álgebra linear, probabilidade e matemática aplicada aos algoritmos de ML/IA.Práticas de MLOps & Engenharia de Software: Conhecimento sobre pipelines de orquestração, esteiras de CI/CD para ML, containerização (Docker/Kubernetes), versionamento de código (Git) e de modelos (ex.: MLflow, Vertex Model Registry).Linguagens e Frameworks: Fluência em Python e bibliotecas do ecossistema (Scikit-Learn, Pandas, PyTorch/TensorFlow, XGBoost, etc.) e consultas avançadas em SQL.Boas Práticas de Código: Foco em qualidade de código (SOLID, modularidade, documentação, testes unitários e de integração).Experiência prévia com aplicações práticas de LLMs / GenAI (RAG, Fine-Tuning, LangChain/LlamaIndex, Prompt Engineering em produção).Desejáveis:Visão Orientada