Data Scientist in Lisbon

ARRISE define o padrão para a entrega de serviços e excelência na indústria de iGaming. Ajudamos a fornecer experiências de jogo excepcionais a milhões de jogadores em todo o mundo.

O que você fará:

• Projetar, implementar e otimizar pipelines de recomendação de ponta a ponta, desde a ingestão de dados até a inferência do modelo.
• Construir e manter pipelines ETL escaláveis para suportar fluxos de dados confiáveis e eficientes.
• Desenvolver, avaliar e melhorar continuamente modelos de ML para sistemas de recomendação.
• Pesquisar, prototipar e implementar abordagens de última geração (SOTA) para melhorar a qualidade da recomendação e impulsionar métricas de negócios.
• Escalar e otimizar pipelines de dados e modelos para lidar com grandes volumes de dados e necessidades de processamento em tempo real ou em lote.
• Integrar dados multimodais (por exemplo, comportamentais, transacionais e sinais contextuais) de vários sistemas em modelos de recomendação.
• Garantir robustez e estabilidade dos pipelines implementando testes unitários e de integração em fluxos de trabalho de dados, modelagem e implantação.
• Monitorar e manter o desempenho do sistema de ponta a ponta, incluindo pipelines de dados, qualidade do modelo e impacto downstream.
• Projetar e analisar testes A/B para avaliar o desempenho do modelo e apoiar decisões de produtos baseadas em dados.
• Construir painéis e ferramentas de observabilidade para rastrear métricas de modelos, saúde do sistema e KPIs de negócios.
• Colaborar de perto com Engenheiros de Dados, Engenheiros de Software e partes interessadas para entregar soluções escaláveis e prontas para produção.

O que pedimos de você:

• Graduação ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia ou área relacionada.
• Experiência forte em Python com uso recente em produção, incluindo trabalho prático com bibliotecas e frameworks de ciência de dados e aprendizado de máquina (por exemplo, Pandas, Polars, NumPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face).
• Experiência em construir e implantar sistemas de aprendizado de máquina de ponta a ponta em plataformas de IA na nuvem (Azure, GCP ou AWS), desde pipelines ETL até implantação e monitoramento, incluindo versionamento de modelos e rastreamento de experimentos.
• Compreensão sólida de sistemas de recomendação baseados em aprendizado profundo para previsão do próximo item e arquiteturas de NLP análogas que modelam padrões sequenciais e contexto.
• Experiência demonstrada em construir pipelines de transformação de dados eficientes para cargas de trabalho transacionais (OLTP) e analíticas (OLAP), com forte conhecimento de bancos de dados SQL e NoSQL (por exemplo, PostgreSQL, MySQL, Redshift, Snowflake, BigQuery, MongoDB, Cassandra).
• Experiência com testes unitários e de integração (por exemplo, Pytest), pipelines CI/CD e containerização baseada em Docker.

O que o destacará:

• Experiência em construir sistemas de recomendação em larga escala (por exemplo, geração de candidatos, classificação, recuperação, personalização).
• Histórico de publicações em aprendizado profundo em conferências ou periódicos relevantes.
• Experiência com Azure Data Factory / AWS Glue / Google Cloud Dataflow.
• Experiência em projetar e analisar testes A/B, com uma compreensão sólida das métricas de avaliação relevantes.
• Experiência em projetar e implementar pipelines orientados a metadados para escalar sistemas de testes A/B automatizados.
• Experiência em desenvolver modelos multimodais que integram múltiplos tipos de dados (por exemplo, texto, imagens, áudio).
• Experiência em aplicar modelos baseados em transformadores ou grandes modelos de linguagem (LLMs) em tarefas de recomendação ou personalização.
• Experiência com treinamento distribuído, incluindo paralelismo de dados e paralelismo de modelos.
• Experiência com processamento de dados distribuídos e tecnologias de big data (por exemplo, Spark, Hadoop, Flink, Kafka, Hive, Presto, Databricks).