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Descrição da vaga

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 seletivos

Responsabilidades e atribuições

Você 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 qualificações

• Experiência 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 a Valor: Foco em gerar impacto real para a experiência do paciente e para o negócio.
• Vivência anterior no segmento de saúde, diagnósticos ou hospitalar.
• Comunicação Clara e Empática: Habilidade para dialogar tanto no detalhe técnico com Engenheiros de ML quanto em alto nível com POs e Diretorias.
• Proatividade e Resolução de Problemas: Capacidade de antecipar gargalos técnicos, propor soluções pragmáticas e lidar bem com cenários ambíguos.
• Colaboração e Espírito de Equipe: Gosto por trabalhar em squads multidisciplinares, compartilhar aprendizados e construir um ambiente de segurança psicológica.

Modelo Híbrido (2 vezes presencial na semana)

Pinheiros