Descrição da vaga
Buscamos um Cientista de Dados Sênior para desenvolver soluções analíticas que apoiem decisões estratégicas. Você será responsável por liderar projetos end-to-end, desde a concepção até o deploy em produção, criando modelos estatísticos e de machine learning, além de produtos de IA em nuvem (preferencialmente Azure e Databricks). O candidato ideal combina forte base técnica em Python, SQL e ML com a capacidade de traduzir dados complexos em insights de negócio.
Responsabilidades e atribuições
- Liderar projetos de Data Science ponta a ponta, garantindo entregas de impacto para o negócio.
- Projetar e implementar modelos estatísticos, de machine learning e de otimização.
- Desenvolver e implantar produtos de IA com pipelines modernos (Azure DevOps).
- Comunicar insights e resultados de forma clara para liderança sênior.
- Documentar processos e promover boas práticas de Data Science e MLOps.
Requisitos e qualificações
- Formação em áreas quantitativas (Estatística, Economia, Engenharia, Ciência da Computação ou similares).
- Sólida experiência em ETL, análise exploratória de dados (EDA) e modelagem preditiva, com domínio de: fundamentos estatísticos (inferência, testes de hipóteses, amostragem, regressões lineares e generalizadas, avaliação de métricas e calibração de modelos).
- Validação e robustez de modelos: cross-validation estratificada/temporal, prevenção de leakage, tratamento de classes desbalanceadas e seleção de variáveis.
- Machine Learning aplicado: regressão e classificação, ensembles (XGBoost, LightGBM, CatBoost), SVM, clustering (K-Means, DBSCAN) e redução de dimensionalidade (PCA, UMAP).
- Séries temporais: geração de features, splits temporais adequados, avaliação por horizonte de previsão.
- Deep Learning: redes neurais para visão computacional, NLP e previsão temporal, com TensorFlow, Keras ou PyTorch.
- Otimização matemática e pesquisa operacional: programação linear, inteira e não linear, além de heurísticas e metaheurísticas, para problemas de supply chain, logística, alocação de recursos e planejamento sob restrições.
- Experiência mínima de 4 anos em Data Science ou Analytics, com histórico de projetos end-to-end em produção.
- Python (obrigatório), com domínio de bibliotecas (pandas, scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch) e SQL.
- Vivência em MLOps (MLflow, CI/CD, monitoramento de performance e drift).
- Experiência em cloud (preferencialmente Azure e Databricks; GCP/AWS como diferencial).
- Capacidade de criar visualizações analíticas impactantes em Python.
- Inglês fluente (mandatório); espanhol preferencial.
- Excel e PowerPoint avançados.
Diferenciais
- Experiência prévia no setor CPG (Consumer Packaged Goods). Atuação anterior em Supply Chain Domain.
Informações adicionais
- Vale refeição ou alimentação ifood;
- Vale transporte;
- Bônus;
- Plano de saúde e Telemedicina;
- Convênio odontológico;
- Convênio Farmácia;
- Seguro de vida;
- Outros benefícios listados pela empresa.
Etapas do processo
- Etapa 1: Cadastro
- Etapa 2: Validação de Perfil
- Etapa 3: Entrevista com a Gestão
- Etapa 4: Contratação