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-8410 · ACESSO PARCIAL
Scientific Python Research Specialist - Life Sciences
Gramian Consulting Group · Brazil
Esta é 1 de 62.874 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 18 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
62.874
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 (62.874 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
About Gramian
Gramian Consultancy is a boutique consultancy specializing in IT professional services and engineering talent solutions. With a strong background in software engineering and leadership, we help companies build high-performing teams by matching them with professionals who truly fit their needs.
About the Role
We are seeking Computational Life Sciences experts with strong scientific programming skills to support the development of advanced AI systems. In this role, you will design realistic, multi-step scientific workflows where AI agents must navigate scientific data, write and execute code, use computational tools, troubleshoot intermediate results, and produce scientifically valid outputs.
You will help evaluate whether AI systems can perform authentic computational scientific work—not simply answer scientific questions. Tasks must be reproducible, self-contained, and executable in controlled, network-isolated environments.
Key Responsibilities
- Design challenging, realistic agentic scientific workflows across the life sciences.
- Create multi-step computational tasks requiring scientific reasoning and execution.
- Develop realistic datasets, input files, instructions, constraints, and expected deliverables.
- Design workflows requiring agents to inspect data, select methods, execute analyses, troubleshoot issues, and synthesize results.
- Create reproducible expert solutions and objectively verifiable ground truths.
- Develop robust automated or semi-automated grading criteria.
- Ensure tasks evaluate scientific reasoning and execution rather than memorization.
- Validate scientific assumptions, calculations, code, intermediate outputs, and final results.
- Ensure tasks are self-contained and executable in controlled computational environments.
- Maintain high task quality and throughput while incorporating reviewer feedback.
Environment
Tasks are executed in controlled, computationally isolated environments. Depending on the workflow, projects may involve:
Python and scientific programming libraries
Command-line tools
Domain-specific scientific software
Scientific datasets and structured input files
Packaged dependencies and reproducible computational resources
Experts must design tasks that can be reliably packaged, executed, and evaluated within the project environment.
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
62.874 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.