Cientista de Dados

Descrição Explorar, analisar e modelar dados por meio de Python, SQL e técnicas de Machine Learning, com foco na geração de insights, previsões e soluções analíticas que apoiem a tomada de decisão e a geração de valor para o negócio. Atuar na identificação de oportunidades e no desenvolvimento de modelos analíticos para resolver problemas complexos e otimizar resultados.

• Que Esperamos De Você
• Graduação completa em Ciência da Computação, Estatística, Engenharia de Dados, Análise de Sistemas ou áreas correlatas;
• Experiência sólida com Python aplicado à análise de dados e modelos de Machine Learning;
• Forte base em Estatística Aplicada, com capacidade analítica e visão crítica;
• Domínio em SQL / T-SQL para manipulação e extração de dados;
• Vivência com Análise Exploratória de Dados (EDA), identificando padrões e oportunidades;
• Experiência com bibliotecas de Data Science, como Pandas e Scikit-Learn;
• Conhecimento em visualização de dados para comunicação clara de insights;
• Atuação com experimentação e testes estatísticos;
• Prática em Feature Engineering para melhoria de modelos;
• Experiência com versionamento de código (Git);
• Conhecimento em governança de dados e ética em IA.
• Atuação presencial em Pinheiros, São Paulo.
• Diferenciais: Vivência com metodologias ágeis (Scrum, Kanban, etc
• Experiência com Power BI ou outras ferramentas de BI

Confira Abaixo As Principais Atividades Desta Posição

• Atuar como referência técnica em análises avançadas e machine learning, utilizando Python, Spark e plataformas como Databricks, a fim de estabelecer padrões e direcionamentos analíticos;
• Liderar iniciativas analíticas complexas, definindo abordagens com uso de cloud computing como Azure e Databricks, visando a atingir objetivos estratégicos do negócio;
• Documentar modelos, premissas e resultados, com objetivo de manter rastreabilidade e transparência das análises;
• Traduzir desafios estratégicos em soluções orientadas a dados, utilizando técnicas avançadas de modelagem e experimentação, para promover decisões baseadas em evidências;
• Avaliar impactos e riscos de modelos analíticos, utilizando ferramentas de monitoramento e governança de modelos, visando a mitigar riscos e otimizar resultados;
• Trabalhar em parceria com liderança e áreas de negócio, utilizando ferramentas de priorização como DevOps Boards, para priorizar iniciativas analíticas de alto impacto;
• Apoiar a evolução da maturidade analítica, disseminando conhecimento por meio de treinamentos, com objetivo de promover cultura orientada a dados;
• Trabalhar em conjunto com times de engenharia e analytics, utilizando Git, Databricks, para implementar e operacionalizar soluções analíticas.

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