Cientista de Dados

Introduction

A career in IBM Consulting is rooted by long-term relationships and close collaboration with clients across the globe.

You'll work with visionaries across multiple industries to improve the hybrid cloud and AI journey for the most innovative and valuable companies in the world. Your ability to accelerate impact and make meaningful change for your clients is enabled by our strategic partner ecosystem and our robust technology platforms across the IBM portfolio; including Software and Red Hat.

Curiosity and a constant quest for knowledge serve as the foundation to success in IBM Consulting. In your role, you'll be encouraged to challenge the norm, investigate ideas outside of your role, and come up with creative solutions resulting in groundbreaking impact for a wide network of clients. Our culture of evolution and empathy centers on long-term career growth and development opportunities in an environment that embraces your unique skills and experience.

Your role and responsibilities

• Traduzir problemas de negócio em soluções baseadas em dados, utilizando modelagem estatística, machine learning e inteligência artificial.
• Desenvolver e validar modelos preditivos, classificatórios e de segmentação, aplicando técnicas de ML e Deep Learning.
• Criar e gerenciar pipelines de Machine Learning, desde a ingestão de dados até a operacionalização em produção, com experiência em frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, XGBoost e LightGBM.
• Conhecimentos avançados em estatística, otimização matemática, NLP, visão computacional e IA Generativa (LLMs, RAG, embeddings vetoriais).
• Processamento distribuído com Apache Spark (PySpark), Dask e Ray.
• Forte atuação em Explainable AI (SHAP, LIME), fairness e bias detection (IBM AI Fairness 360, Google What-If Tool), além de práticas de segurança em modelos de IA, como anonimização e privacidade diferencial.
• Capacidade de integrar modelos em APIs e aplicações web, utilizando FastAPI e Flask.
• Proficiência em Python, R, SQL e Scala, com experiência prática em automação de processos analíticos e integração de modelos com ferramentas de consumo e front-end.

Required technical and professional expertise

• Traduzir problemas de negócio em soluções baseadas em dados, utilizando modelagem estatística, machine learning e inteligência artificial.
• Desenvolver e validar modelos preditivos, classificatórios e de segmentação, aplicando técnicas de ML e Deep Learning.
• Criar e gerenciar pipelines de Machine Learning, desde a ingestão de dados até a operacionalização em produção, com experiência em frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, XGBoost e LightGBM.
• Conhecimentos avançados em estatística, otimização matemática, NLP, visão computacional e IA Generativa (LLMs, RAG, embeddings vetoriais).
• Processamento distribuído com Apache Spark (PySpark), Dask e Ray.
• Forte atuação em Explainable AI (SHAP, LIME), fairness e bias detection (IBM AI Fairness 360, Google What-If Tool), além de práticas de segurança em modelos de IA, como anonimização e privacidade diferencial.
• Capacidade de integrar modelos em APIs e aplicações web, utilizando FastAPI e Flask.
• Proficiência em Python, R, SQL e Scala, com experiência prática em automação de processos analíticos e integração de modelos com ferramentas de consumo e front-end.