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-3699 · ACESSO PARCIAL
Senior Data Scientist with NLP
Stermedia
Esta é 1 de 56.333 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 há 11 horas
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
56.333
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 (56.333 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
You’ll be working on diverse machine learning projects for local and international companies as well as in academic research. This will involve different phases of the end-to-end delivery – direct contact with the client, business analysis of the problem, coming up with an appropriate solution, implementation and moving it to the production environment.
Requirements
Key Responsibilities
● Design and develop end-to-end agentic AI solutions using modern LLM frameworks
● Build and deploy Generative AI applications using Python
● Develop and manage AI agents, including tool integrations, memory management, and reasoning workflows
● Implement agent orchestration for multi-agent systems and complex task automation
● Apply advanced prompt engineering techniques to optimize model performance
● Establish agent observability frameworks (monitoring, tracing, logging, evaluation, guardrails)
● Deploy AI solutions using container-based architectures (Docker, Kubernetes)
● Ensure scalability, reliability, and security of AI systems in production
● Integrate AI agents with enterprise APIs, databases, and external systems
● Continuously evaluate model performance and implement optimization strategies
Required Skills & Qualifications:
● Strong proficiency in Python programming
● Hands-on experience with Generative AI / LLM frameworks (e.g., LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, etc.)
● Experience building end-to-end agentic solutions
● Practical experience in agent development and orchestration
● Expertise in prompt engineering and LLM optimization
● Experience with container-based deployments (Docker, Kubernetes)
● Experience implementing agent observability (monitoring, tracing, evaluation frameworks)
● Knowledge of REST APIs and backend integration patterns
● Experience deploying AI applications in cloud environments (AWS / Azure / GCP)
● Understanding of RAG architectures, embeddings, vector databases
Preferred Qualifications:
● Experience with multi-agent collaboration frameworks
● Experience with evaluation tools (e.g., prompt testing, hallucination detection, guardrails)
● Familiarity with MLOps practices
● Knowledge of distributed systems design
● Experience with real-time AI applications
● Background in machine learning fundamentals
● Communicative English – minimum C1 level
It is great if you have:
Experience with DevOps / MLOps tools and practices (e.g. Docker, Kubernetes, MLFlow, KubeFlow, DVC)
Familiarity with a deep learning framework (Tensorflow, PyTorch)
Experience in using additional data science related libraries (e.g. nltk, opencv, scikit-image, gensim, plotly, seaborn, xgboost, lightgbm)
Strong general software development skills and knowledge of best practices
Algorithmic and code optimization skills
Knowledge of a cloud platform and experience in running cloud-based projects (GCP, AWS, Azure)
Salary:
20 000 - 30 000 PLN + VAT (B2B)
We offer you:
Working with the newest machine learning technologies
Budget for self-development per year
Possibility to contribute to a variety of interesting projects
Internal workshops
Personal branding (articles, conference speaker, internal workshop leader)
Flexible work hours
Remote work possibility
Chillout room / free beverages / team & company events
Friendly atmosphere
MultiSport
LuxMed
Originally posted on Himalayas
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
56.333 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.