Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-8972 · ACESSO PARCIAL
Cientista de Dados Sênior
levva · Hortolândia, SP
Esta é 1 de 76.390 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada semana passada
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
76.390
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (76.390 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
levva: o poder do simples. 💛🖤
Acreditamos que para todo problema existe uma solução simples. Somos uma empresa de transformação digital de Campinas que tem como foco ser agente de transformação de vidas, negócios e pessoas.
Estamos conectados a tudo, e o que nos conecta é um sonho grande.
Requisitos e qualificações
- Base sólida em estatística, ML aplicado e análise de dados.
- Experiência prática em modelagem (ML, Deep Learning, NLP) em ambientes reais.
- Vivência com LLM’s ou IA Generativa.
- Capacidade de estruturar hipóteses, conduzir experimentos e interpretar resultados com clareza técnica.
- Habilidade de traduzir desafios de negócio em problemas de modelagem, propondo soluções com complexidade adequada.
- Conhecimento em Python, SQL e bibliotecas de ML (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, etc.).
- Desejável experiência com Databricks e noções de AWS (SageMaker/Bedrock).
- Boa comunicação escrita e verbal, facilitando alinhamento com Engenharia e áreas parceiras.
- Mentalidade colaborativa, aprendizado contínuo e evolução incremental.
Responsabilidades e atribuições
- Executar análises exploratórias e estudos estatísticos, identificando padrões, hipóteses e oportunidades de modelagem.
- Desenvolver modelos de ML tradicional, Deep Learning e NLP, aplicando processos sólidos de experimentação e validação.
- Implementar e testar abordagens baseadas em LLM’s, incluindo classificação semântica, extração, sumarização e participação em pipelines RAG.
- Construir e validar features, desde variáveis tabulares até embeddings e representações densas derivadas de Deep Learning e LLMs, seguindo padrões de qualidade definidos pela área.
- Conduzir experimentos, documentar resultados e comparar alternativas, garantindo clareza metodológica, transparência e reprodutibilidade.
- Apoiar a definição de targets, métricas e critérios de sucesso, contribuindo com análises, benchmarks e evidências.
- Avaliar performance e limitações dos modelos, considerando métricas quantitativas, vieses, robustez e comportamento em diferentes contextos de dados.
- Preparar modelos e artefatos para integração com Engenharia de ML, assegurando aderência a padrões de versionamento, governança e documentação.
- Atuar de forma incremental e orientada a valor, priorizando soluções eficazes, escaláveis e com complexidade adequada ao problema.
- Colaborar com pares, Engenharia de ML e times de produto, garantindo que as soluções sejam tecnicamente sólidas, alinhadas ao padrão técnico e gerem impacto para o negócio.
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
76.390 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.