Cientista de Dados

Cientista de Dados Sênior:

• Modelo de contratação: PJ
• Modelo de atuação: Híbrido 3x presencial
• Local: Rua Henri Dunant, Santo Amaro, São Paulo - SP
• Data para início: Imediato

Coletar, processar e tratar dados de diferentes fontes e formatos. Construir modelos preditivos, estatísticos e de Machine Learning. Criar visualizações e dashboards para interpretação de dados. Realizar análises exploratórias e identificar padrões e tendências. Apoiar áreas de negócio com insights baseados em dados. Garantir qualidade, confiabilidade e governança dos dados utilizados. Automatizar processos de análise e geração de relatórios. Documentar processos, modelos e métricas para replicabilidade. Colaborar com equipes multidisciplinares (TI, Produto, Marketing, Financeiro).

RESPONSABILIDADES PRINCIPAIS

• Vivência com projetos modelagem, estatística, Machine Learning e Business Analytics.
• Experiência em implementação de modelos de predição e análise de grande volume de dados.
• Graduação em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, TI ou áreas correlatas.
• Pós-graduação, MBA ou especialização em Data Science, Machine Learning, Analytics ou Inteligência Artificial.
• Certificações desejáveis: Data Science/ Machine Learning (ex.: Microsoft, Google, IBM, DataCamp)/ Big Data & Analytics (ex.: Databricks, AWS, Azure ML)

REQUISITOS

• Pensamento analítico e crítico.
• Comunicação clara e objetiva com áreas de negócio e TI.
• Proatividade e autonomia.
• Curiosidade e postura investigativa.
• Colaboração em equipes multidisciplinares.
• Capacidade de traduzir modelos complexos em insights acionáveis.
• Foco em resultados e melhoria contínua.

Habilidades Técnicas:

• Python, R e SQL avançado.
• Machine Learning, estatística e modelagem preditiva.
• Big Data: Spark, Hadoop, Databricks.
• Ferramentas de visualização: Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn.
• Bancos de dados relacionais e não relacionais (SQL Server, PostgreSQL, MongoDB).
• ETL/ELT e pipelines de dados.
• Cloud computing: AWS, Azure, GCP. - Documentação de modelos, processos e resultados.