Cientista de Dados

Sobre nós

Com mais de 70 anos de existência, o Einstein Hospital Israelita ainda mantém uma premissa: inovar e crescer, sempre com excelência. Ajudamos a salvar vidas, difundir o conhecimento em educação, prevenção e inovação em saúde. Além da atuação em setores assistenciais, temos oportunidades na área de Inovação, Tecnologia, Pesquisa, Ensino, entre outras. Seguimos oferecendo qualidade, afirmando nosso compromisso com a Responsabilidade Social e com o propósito de levar uma gota de Einstein para cada cidadão. Valorizamos a diversidade e inclusão de todos os talentos e buscamos profissionais que compartilhem deste mesmo propósito!

Informações sobre a oportunidade

Local de trabalho: Morumbi

Horário: 08h às 17h

Área de trabalho: Centro Excelência Suprimentos

Modelo: Híbrido

Sumário

Responsável por desenvolver soluções orientadas a dados para apoiar a tomada de decisão e a geração de valor para o negócio, atuando desde a integração, transformação e disponibilização de dados até a aplicação de técnicas analíticas, estatísticas e de machine learning. Constrói e mantém processos, pipelines e estruturas de dados, garantindo qualidade, confiabilidade e escalabilidade das informações, além de comunicar resultados e recomendações por meio de análises e visualizações que suportem as estratégias da instituição.

Responsabilidades

Matemática e Estatística:

• Matemática aplicada, incluindo cálculo, álgebra linear, otimização e métodos quantitativos para análise e modelagem de dados.
• Estatística descritiva e inferencial, compreendendo distribuições de probabilidade, correlação, variabilidade, testes de hipótese, regressão, inferência estatística e experimentação.
• Probabilidade aplicada, incluindo inferência bayesiana, variáveis aleatórias, distribuições probabilísticas e tomada de decisão baseada em dados.

Ciência de Dados e Analytics:

• Aplicação de técnicas de análise exploratória de dados, identificação de padrões, geração de insights e Gerente de Eficiência de Suprimentos Cientistas de Dados Diretor de Suprimentos e Logística resolução de problemas de negócio.
• Conhecimento em machine learning supervisionado e não supervisionado, incluindo classificação, regressão, clusterização, redução de dimensionalidade e previsão.
• Desenvolvimento, avaliação, validação e monitoramento de modelos analíticos e preditivos.
• Conhecimento em inteligência artificial, aprendizado profundo (Deep Learning) e técnicas avançadas de modelagem analítica.
• Comunicação de resultados por meio de visualizações, dashboards, relatórios gerenciais e data storytelling.

Programação e Desenvolvimento:

• Programação em linguagens voltadas à análise e engenharia de dados, como Python, SQL e R.
• Conhecimento de bibliotecas e frameworks para manipulação, processamento e análise de dados, tais como Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark e equivalentes.
• Conhecimento em versionamento de código, testes, automação e boas práticas de desenvolvimento de software.

Dados:

• Manipulação, tratamento, integração e transformação de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
• Desenvolvimento, manutenção e otimização de processos ETL/ELT e pipelines de dados.
• Modelagem de dados conceitual, lógica e física para ambientes analíticos e transacionais.
• Conhecimento em arquitetura de dados, incluindo Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse.
• Integração de dados entre sistemas corporativos, APIs, serviços, aplicações e fontes externas.
• Conhecimento em processamento distribuído e plataformas de Big Data, incluindo tecnologias como Hadoop, Spark, Kafka ou similares.
• Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais, incluindo modelagem, consultas, administração e otimização de desempenho.
• Conhecimento em orquestração, monitoramento e observabilidade de pipelines de dados.
• Conhecimento de governança, qualidade, catalogação, segurança e linhagem de dados.

Cloud e Plataformas Analíticas:

• Conhecimento em serviços de nuvem para armazenamento, processamento e disponibilização de dados, preferencialmente Azure, AWS ou Google Cloud Platform.
• Conhecimento em plataformas de analytics, ambientes corporativos de dados e arquiteturas escaláveis para suporte à tomada de decisão.

Gestão e Negócios:

• Conhecimento de processos de negócio e sua aplicação em iniciativas de dados e analytics.
• Planejamento e gestão de projetos de dados.
• Capacidade de traduzir necessidades de negócio em soluções analíticas e tecnológicas.
• Pensamento analítico, visão sistêmica e foco em geração de valor para a organização.

Requisitos

• Graduação completa.
• Matemática aplicada, estatística descritiva e inferencial, probabilidade e métodos quantitativos para análise e modelagem de dados.
• Programação aplicada a dados utilizando linguagens como Python, SQL e R, incluindo desenvolvimento de scripts, automações e soluções analíticas.
• Manipulação, tratamento, integração e transformação de dados (Data Wrangling), incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
• Modelagem de dados conceitual, lógica e física para ambientes analíticos e transacionais.
• Desenvolvimento, manutenção e otimização de processos ETL/ELT e pipelines de dados.
• Conhecimento de bancos de dados relacionais e não relacionais, incluindo modelagem, consultas, administração básica e otimização de desempenho.
• Conhecimento em arquitetura de dados, Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse.
• Integração de dados entre sistemas corporativos, APIs, arquivos, plataformas de mercado e diferentes fontes de informação.
• Conhecimento de plataformas e ecossistemas de Big Data, processamento distribuído e streaming de dados, incluindo tecnologias como Spark, Hadoop e Kafka.
• Utilização de serviços de nuvem para armazenamento, processamento e disponibilização de dados (Azure, AWS ou GCP).
• Aplicação de técnicas de machine learning, analytics e inteligência artificial para resolução de problemas de negócio.
• Desenvolvimento e acompanhamento de modelos analíticos e preditivos, incluindo monitoramento de desempenho e qualidade dos resultados.
• Conhecimento de governança, qualidade, catalogação, linhagem, segurança e gestão de dados.
• Comunicação, visualização de dados e data storytelling por meio de dashboards, relatórios e apresentações executivas.
• Conhecimento de práticas de versionamento, testes, automação e DataOps/DevOps aplicadas ao ciclo de vida de soluções de dados.
• Planejamento e gestão de projetos de dados e analytic.

Desejável:

• Nível de inglês avançado.
• Outros Métodos de machine learning: reinforcement learning (tais como: Q-learning, TD-learning e algoritmos genéticos) e deep learning (tais como: redes neurais, CNN, RNN e GAN).
• Conhecimento de algoritmos de otimização e utilização de softwares como Gurobi.
• Experiment Design: teste A/B, controle de variáveis, escolha de bons grupos de teste e controle, tamanho da amostra, nivel de confiança, estatística bayesiana, bootstrapping, simulação e experimento SMART (Specific, Measurable, Actionable, Realistic, Timely).
• Outras ferramentas: Debugging, testing, controle de versão (Git) e model deploy.
• Conhecimento de funcionamento e manutenção de banco de dados NoSQL. (Tais como: Cassandra, MongoDB, CouchDB, Documento de grafos, entre outros).
• Configuração e manutenção do ecosistema Hadoop (tais como: HDFS, Spark, MapReduce, Pig, Hive, Impala, Flume, Sqoop, Zookeeper, Oozie, Hue, Kafka, Scala e Python.
• Conhecimento de funcionamento e manutenção de banco de dados relacionais. MS SQL Server, Oracle, MySQL e PostgreSQL.

Etapas do Processo seletivo

Análise curricular

Entrevista com RH e Gestão

Entrevista técnica se necessário

Einstein Benefícios – Compartilhando Bem-Estar

• Cuidados com a saúde: Programa Cuidar com serviços realizados no Einstein para promover a saúde e bem-estar dos colaboradores e dependentes, Clínicas Einstein, Telemedicina, Convênio Farmácia, Convênio Médico, Assistência Odontológica e Consultório Dental in Company.
• Bem-Estar: Wellhub (Gympass), TotalPass, Coral, Programa de Orientação Pessoal e SESC.
• Para você e sua família: Licença paternidade estendida, Seguro de Vida, Creche ou Auxílio Creche para mães ou pais com guarda legal, Auxílio para Filhos com Deficiência e Previdência Privada com taxa zero.
• Alimentação: Vale Alimentação, Vale Refeição ou Refeitório no local de trabalho.
• Mobilidade: Vale Transporte, Fretado, Estacionamento, Aplicativo de Caronas e Circular Metrô.
• Clube de Benefícios: Para economizar e obter vantagens nas compras de produtos e serviços de diversas categorias, como Beleza e Fitness, Comer e Beber, Compras, Cultura e Lazer, Educação Ensino Einstein, Turismo e muito mais.
• Programa Mais Conectados: Trabalho remoto nas modalidades Teletrabalho ou Híbrido conforme atividade e área de atuação.

**Os benefícios podem sofrer alteração de acordo com a convenção coletiva, unidade de trabalho e políticas vigentes.

IMPORTANTE: Para sua segurança, esclarecemos que o Einstein não cobra valores para participação em processos seletivos e não exige a realização de cursos ou pagamentos de qualquer natureza como condição para candidatura às nossas oportunidades. Em caso de dúvidas, consulte nossos canais oficiais.