Elsevier

25 de set. de 2026

Cientista de Dados Sênior

Estados Unidos

Philadelphia, Pennsylvania, United States · Delaware, United States · Maryland, United States · Massachusetts, United States · Pennsylvania, United States

Python

Tradução automática. Consulte o original.

Sobre a Vaga

Cientista de Dados Sênior

IA para Ciência, Inteligência de Pesquisa e Descoberta de Conhecimento

Construa IA Que Ajuda a Avançar o Conhecimento Humano

E se seu próximo modelo de IA pudesse ajudar a acelerar uma descoberta médica, desvendar um insight científico crítico ou ajudar pesquisadores a resolver alguns dos maiores desafios da humanidade?

Na Elsevier, ciência de dados é muito mais do que algoritmos e desempenho de modelos. É sobre aplicar IA avançada para ajudar pesquisadores, clínicos, educadores e instituições a descobrir conhecimento, avaliar evidências, gerar insights e avançar a ciência para o benefício da sociedade.

Todos os dias, milhões de pesquisadores confiam em nossos produtos para navegar em um universo em constante expansão de informações científicas. Como Cientista de Dados Sênior, você ajudará a construir os sistemas inteligentes que tornam o conhecimento científico mais descobrível, confiável, conectado e acionável.

Esta é IA com propósito. Esta é tecnologia a serviço do progresso científico.

Como Cientista de Dados Sênior, você projetará, construirá, avaliará e escalará soluções avançadas de IA que impulsionam a descoberta científica, a inteligência de pesquisa, o enriquecimento de conhecimento e o suporte à decisão em todo o ecossistema global de pesquisa.

Você trabalhará em alguns dos problemas mais desafiadores em IA aplicada, combinando machine learning, processamento de linguagem natural, modelos de linguagem grandes, sistemas de recuperação, grafos de conhecimento e IA generativa para ajudar pesquisadores a descobrir insights mais rapidamente e tomar melhores decisões.

O sucesso nesta função exige profundo conhecimento técnico, bom senso, rigor científico e a capacidade de transformar problemas complexos em soluções de IA confiáveis, prontas para produção e que criem impacto mensurável.

Sobre a Equipe

Como parte de uma equipe crescente de Cientistas de Dados, você enfrentará alguns dos problemas mais difíceis da ciência. Esta equipe está construindo sistemas inteligentes capazes de raciocinar sobre publicações científicas, dados de pesquisa, grafos de conhecimento, ontologias, metadados, taxonomias, citações e conteúdo que abrange todas as disciplinas científicas.

Por Que Se Juntar à Elsevier

Porque seu trabalho importará.

Você ajudará a construir sistemas de IA que permitem aos pesquisadores descobrir conhecimento mais rapidamente, desvendar conexões ocultas, avaliar evidências de forma mais eficaz e acelerar o progresso científico em todo o mundo.

Você terá a oportunidade de:

Resolver alguns dos problemas de IA mais desafiadores em ciência e descoberta de conhecimento.

Trabalhar com uma das coleções mais ricas do mundo de dados científicos, biomédicos e acadêmicos.

Construir sistemas de IA de próxima geração usando LLMs, recuperação, grafos de conhecimento, busca semântica e IA generativa.

Criar tecnologias confiáveis que apoiam pesquisadores, clínicos, educadores, instituições e inovadores em todo o mundo.

Influenciar como a IA é projetada, avaliada, governada e confiável em ambientes científicos de alto impacto.

Colaborar com colegas excepcionais em ciência de dados, engenharia, produto, pesquisa, editorial e expertise de domínio.

Orientar outros enquanto ajuda a moldar o futuro da descoberta científica impulsionada por IA.

Contribuir diretamente para uma missão dedicada a avançar a ciência, melhorar os resultados de saúde e expandir o conhecimento humano.

Na Elsevier, IA não é apenas sobre o que a tecnologia pode fazer. É sobre o que a humanidade pode alcançar quando o conhecimento se torna mais acessível, descobrível e acionável.

Esse é o impacto do seu trabalho.

O Que Você Fará

Projetar, desenvolver e implantar soluções avançadas de machine learning, PNL, recuperação e IA generativa que suportam a descoberta científica e a exploração do conhecimento.

Construir e otimizar aplicações baseadas em LLM, incluindo resposta a perguntas, sumarização de literatura, busca semântica, geração de insights de pesquisa e experiências de IA baseadas em evidências.

Desenvolver sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG) que conectam modelos de IA com conteúdo científico e acadêmico confiável.

Criar capacidades inteligentes para busca, ranqueamento, recomendação, extração de entidades, classificação, enriquecimento e suporte à decisão.

Projetar frameworks de avaliação que medem qualidade, relevância, confiabilidade, fundamentação, confiabilidade e impacto no usuário.

Integrar grafos de conhecimento, ontologias, taxonomias, citações, metadados e conhecimento de domínio científico em fluxos de trabalho de IA.

Colaborar com equipes de engenharia para produzir, monitorar, otimizar e melhorar continuamente sistemas de IA em escala.

Liderar a descoberta técnica, influenciar a arquitetura de soluções e orientar decisões metodológicas em diversas iniciativas.

Orientar outros cientistas de dados e contribuir para uma cultura de excelência técnica, experimentação e IA responsável.

Colaborar estreitamente com Produto, Engenharia, Pesquisa, Editorial, UX e especialistas de domínio para resolver desafios científicos e de negócios complexos.

O Que Buscamos

Experiência prática significativa em Ciência de Dados, Machine Learning, Inteligência Artificial, PNL, Recuperação de Informação, Estatística, Ciência da Computação ou disciplina quantitativa relacionada.

Expertise avançada no desenvolvimento e implantação de soluções de machine learning, PNL, recuperação e IA generativa em ambientes de produção.

Experiência trabalhando com LLMs modernos, engenharia de prompts, avaliação de modelos, sistemas de recuperação e fluxos de trabalho com IA.

Extensa habilidade de programação em Python e um histórico de construção de software de qualidade de produção e de fácil manutenção.

Experiência em projetar e implementar sistemas RAG, busca semântica, recuperação vetorial, embeddings, ranqueamento ou soluções de recomendação.

Profundo entendimento dos fundamentos de machine learning, experimentação, avaliação de modelos, análise estatística e medição de desempenho.

Experiência com frameworks modernos de IA e ML como PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, LangChain, LangGraph ou tecnologias equivalentes.

Experiência trabalhando com conjuntos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em larga escala, particularmente dados ricos em texto ou conteúdo.

Paixão por avançar a ciência, expandir o acesso ao conhecimento e construir sistemas de IA que criem impacto real e significativo.

Faixa Salarial Base Nacional dos EUA: $95,300 - $158,800.

Diferenciais geográficos podem ser aplicados em algumas localidades para refletir melhor as taxas do mercado local.

Se realizado em Maryland, a faixa salarial base é $100,100 -

$166,800. Se realizado em Nova York, a faixa salarial base é $104,800 -

$174,700. Se realizado na cidade de Nova York, a faixa salarial base é $114,300 -

$190,500. Se realizado em Rochester, NY, a faixa salarial base é $95,300 -

$158,800. Se realizado em Nova Jersey, a faixa salarial base é $112,574 - $179,826.

Estamos comprometidos em fornecer um processo de contratação justo e acessível. Se você tiver uma deficiência ou outra necessidade que exija acomodação ou ajuste, por favor, nos informe preenchendo nosso Formulário de Suporte a Solicitações de Candidatos nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fforms.office.com%2Fr%2FeVgFxjLmAK&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169028029%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=2Dm7y%2B%2Flckb5oqa13cjE0WAV1kG%2BuqVQDi4dpvwoM5E%3D&reserved=0 ou entre em contato pelo telefone 1-855-833-5120.

Criminosos podem se passar por recrutadores pedindo dinheiro ou informações pessoais. Nunca solicitamos dinheiro ou detalhes bancários a candidatos a emprego. Saiba mais sobre como identificar e evitar golpes aqui nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fstories.relx.com%2Fhow-to-avoid-job-scams%2Findex.html&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169036749%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=bMcV1zP1yRXUuNWYwyGuPPb7lCyTuoA%2BGPT0d5MfO8I%3D&reserved=0.

Por favor, leia nossa Política de Privacidade do Candidato nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.relx.com%2Fcareers%2Fjoin-us%2Fprivacy&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169045885%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=X%2BrqkisseFh6q%2BEqRLuRvCa2dfT9Q2QeATdfGRVQxnI%3D&reserved=0.

Somos um empregador que oferece igualdade de oportunidades: candidatos qualificados são considerados e tratados durante o emprego sem distinção de raça, cor, credo, religião, sexo, origem nacional, status de cidadania, status de deficiência, status de veterano protegido, idade, estado civil, orientação sexual, identidade de gênero, informações genéticas ou qualquer outra característica protegida por lei.

Candidatos dos EUA: EEO Saiba Seus Direitos nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.eeoc.gov%2Fsites%2Fdefault%2Ffiles%2F2023-06%2F22-088_EEOC_KnowYourRights6.12.pdf&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169055021%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=mEoTzyFpKtgiRgZnquZyELr%2FkuMrW4%2F9zYB4HMS4hdI%3D&reserved=0.

Este cargo é elegível para um bônus anual de incentivo.

Sabemos que seu bem-estar e felicidade são fundamentais para uma carreira longa e bem-sucedida.

Temos o prazer de oferecer benefícios específicos para cada país. Clique aqui relx.com/careers/join-us/benefits para acessar os benefícios específicos da sua localidade.

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