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Mova o futuro da logística com a gente!

Estamos construindo a plataforma digital que potencializa o transporte na América Latina. Na Frete, seu trabalho tem um impacto real e diário na vida de milhões de pessoas.

A Frete.com é a maior plataforma de fretes da América Latina e conta com as marcas Fretebras, Cargo X e Intersite.

Vem ser Frete.com e conhecer mais sobre o desafio no time de Dados.

Gerente de Ciência de Dados

Sobre o papel

Liderar a área de Ciência de Dados e MLOps da Frete.com, reportando ao Gerente Executivo de Dados e IA, com gestão direta de um time de 8 a 10 cientistas de dados e engenheiros de Machine Learning de níveis pleno, sênior e especialista. Essa pessoa será responsável pelos modelos que movem o nosso marketplace, como recomendação, precificação, retenção, prevenção de fraude, previsão de oferta e demanda. Também responderá pela esteira de MLOps que mantém esses modelos em produção, garantindo que cada iniciativa gere impacto mensurável no negócio.

Buscamos uma liderança com profundidade técnica para ser referência dos especialistas e formar os próximos seniores. A posição exige mão na massa sempre que necessário: construir provas de conceito, conduzir revisões críticas de arquitetura e código e destravar problemas complexos de modelagem ou produção junto com o time, mantendo o foco no direcionamento estratégico e na entrega de resultados.

Responsabilidades e Atribuições

Gestão de pessoas

• Liderar, desenvolver e reter o time de Ciência de Dados e MLOps, garantindo clareza de contexto, autonomia para seniores e especialistas e direcionamento individual de carreira;
• Formar os próximos seniores e especialistas por meio de PDIs, feedbacks estruturados e critérios claros de evolução na trilha técnica;
• Delegar a especialistas e seniores a responsabilidade por domínios e frentes de trabalho, fortalecendo a liderança técnica no time;
• Conduzir ciclos de desempenho e processos seletivos, elevando continuamente a barra de contratação.

Estratégia e roadmap

• Definir e priorizar o roadmap de Ciência de Dados e MLOps em conjunto com a liderança de Dados e IA e com Produto;
• Traduzir problemas de negócio em formulações analíticas (modelos preditivos, ranking, otimização), priorizando por impacto e viabilidade;
• Estabelecer OKRs e métricas de sucesso que conectem cada modelo a um resultado de negócio mensurável;
• Gerir o orçamento de compute e ferramentas de Machine Learning da área e contribuir com a Engenharia de Dados na otimização de custos da infraestrutura, com práticas de FinOps.

Gestão de entregas e experimentação

• Garantir cadência, qualidade e previsibilidade nas entregas do time, gerenciando dependências com outras áreas;
• Definir o padrão de experimentação dos produtos que usam modelos: testes A/B, critérios de go/no-go e inferência causal;
• Cobrar rigor estatístico e reprodutibilidade, garantindo que resultados sejam medidos e comunicados com honestidade;
• Garantir a qualidade dos dados e das features usadas pelos modelos.

Direcionamento técnico

• Orientar as decisões de modelagem e arquitetura do time, avaliando trade-offs entre acurácia, interpretabilidade, latência e custo;
• Garantir a maturidade da esteira de MLOps da área (tracking, model registry, serving batch e online e monitoramento de drift), estabelecendo padrões de deploy;
• Atuar hands-on quando necessário: provas de conceito, revisão de código e desbloqueio de problemas complexos de modelagem ou produção;
• Conduzir a gestão de incidentes e de débito técnico dos modelos e pipelines sob responsabilidade da área.

Interface com o negócio

• Trabalhar com Produto, Engenharia, Operações e áreas comerciais para identificar e priorizar oportunidades de Ciência de Dados;
• Comunicar resultados, riscos e trade-offs para públicos executivos de forma clara e objetiva;
• Representar Ciência de Dados em fóruns estratégicos da companhia.

Requisitos

Liderança e gestão

• Experiência mínima de 5 anos em liderança formal de times de Ciência de Dados ou Machine Learning;
• Histórico de formação de pessoas, incluindo contratações e promoções de profissionais para níveis sênior e especialista;
• Experiência gerindo times mistos de cientistas de dados e engenheiros de ML, em diferentes níveis de senioridade;
• Articulação executiva para traduzir métricas estatísticas e limitações de modelagem em linguagem de negócio, influenciando decisões de Produto, Operações e diretoria.

Repertório técnico

• 10+ anos de trajetória em Ciência de Dados, Machine Learning ou áreas quantitativas;
• Histórico comprovado de concepção e colocação em produção de modelos aplicados a problemas transacionais de alta escala (como ranking, precificação dinâmica, matching, previsão de demanda ou fraude), com impacto financeiro mensurado;
• Base estatística sólida: desenho de experimentos, testes A/B e inferência causal;
• Experiência com MLOps e custos de ML: ciclo de vida de modelos, CI/CD, serving, monitoramento de drift e otimização de custos de infraestrutura;
• Atuação prática recente em Python, SQL e no ecossistema de dados em nuvem ou processamento distribuído (como Spark ou Databricks), com capacidade de revisar código e arquitetura e investigar problemas de produção.

Formação

• Ensino superior completo em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharias, Física, Economia ou áreas correlatas;
• Mestrado ou Doutorado em área quantitativa (desejável).

Diferenciais

• Experiência com sistemas de recomendação, ranking ou matching em marketplaces;
• Repertório em otimização e pesquisa operacional aplicadas a precificação ou alocação;
• Experiência no setor de logística, transporte ou plataformas B2B;
• Vivência com Databricks, MLflow, Spark e LightGBM/LambdaRank;
• Experiência no uso de LLMs como componente de soluções de Ciência de Dados, como extração de features de texto e classificação.

Nossos valores

• Comprometimento absoluto
• Foco em grandes resultados
• Ambição gigante
• Colaboração com atrito positivo
• Senso de urgência extrema

Embarcando na Frete, você terá:

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Modalidade de trabalho

Tecnologia (Segurança, Engenharia e Ciência de Dados): 100% Home Office Nosso escritório fica localizado em São Paulo, na região do Morumbi.

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