Cientista de Dados

Sobre a vaga

Buscamos um Cientista de Dados para atuar na Gerência de Área do Centro de Ciências de Dados, contribuindo com análises avançadas que suportem decisões estratégicas da empresa. O profissional trabalhará em um squad multidisciplinar, interagindo com áreas de negócio, TI e Arquitetura.

Principais responsabilidades

• Manipular, processar e garantir a integridade de bases de dados de grande volume, como inputs de sensoriamento e SAP.
• Desenvolver análises rigorosas baseadas em dados para gerar insights e apoiar a tomada de decisão.
• Interpretar resultados e criar visualizações claras para audiências não técnicas.
• Selecionar features, construir e otimizar classificadores usando técnicas de aprendizado de máquina.
• Propor ações fundamentadas em dados para a organização.
• Manter relacionamento com áreas internas, assegurando entendimento dos requisitos de negócio.
• Colaborar com os times de Arquitetura e TI para garantir a perenidade dos processos.
• Desenvolver e manter código de alta qualidade para pipelines de dados, treinamento de modelos e visualização.
• Garantir a segurança da informação e a proteção da propriedade intelectual.
• Seguir boas práticas de gestão de dados, entregando soluções pontuais e rigorosas.
• Fomentar interações com a comunidade analítica para manter o time atualizado.

Perfil desejado

• Formação em Engenharia, Física, Matemática, Ciência da Computação, Estatística, Economia ou áreas correlatas.
• Experiência mínima de 2 anos com modelos estatísticos e de machine learning.
• Inglês intermediário.
• Capacidade de trabalhar em equipe, ouvir feedbacks e respeitar opiniões diversas.

Competências requeridas

• Programação em Python ou R e bibliotecas associadas.
• Domínio de conceitos estatísticos básicos e intermediários.
• Conhecimento em Microsoft Azure (Databricks, DevOps).
• Familiaridade com estruturas de dados e programação orientada a objetos.
• Uso de Git e versionamento de modelos.
• Experiência com ETL, pipelines de dados e engenharia de dados.
• Conhecimento em Spark, Hadoop, MapReduce.
• Experiência com NLP, otimização, simulação e LLMs (RAG, fine‑tuning).
• Conhecimento em SAP.