Cientista de Dados (inteligência Corporativa)

Descrição

Buscamos um(a) Cientista de dados para atuar no time de Inteligência Corporativa, combinando conhecimento de negócio, sólida base estatística, experiência prática em Machine Learning, capacidade analítica e domínio de dados para transformar informações de mercado em insights que apoiem decisões estratégicas.

Este (a) profissional também irá analisar dados internos e externos, explorar e modelar dados, identificar tendências, oportunidades e riscos, desenvolver estudos e modelos analíticos e contribuir para a evolução das soluções de Data Science e Analytics da área, incluindo a construção de pipelines e o monitoramento de modelos, conectando dados, mercado e estratégia para gerar soluções aplicáveis aos desafios do negócio.

• Que Esperamos De Você
• Graduação completa em Estatística, Ciência de Dados, Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Administração, Economia ou áreas correlatas;
• Experiência em análise de dados e aplicação de projetos de Machine Learning a problemas de negócio e de Inteligência Corporativa;
• Conhecimento em Machine Learning supervisionado e não supervisionado, contemplando feature engineering, validação de modelos e avaliação de desempenho por métricas estatísticas, como Precision, Recall, F1-Score, AUC e RMSE;
• Vivência em projetos de Data Science aplicados a desafios de negócio, especialmente nas áreas Comercial e de Inteligência de Mercado, além da Gestão de Projetos (condução de projetos analíticos de ponta a ponta, desde o entendimento do problema de negócio até a apresentação dos resultados);
• Imprescíndível conhecimento avançado em Estatística aplicada, incluindo probabilidade, inferência estatística, testes de hipótese, regressão e séries temporais;
• Domínio em Python para análise e tratamento de dados (utilizando bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-Learn e/ou Statsmodels), SQL (para consulta, transformação e manipulação de grandes volumes de dados) e Plataformas de dados em nuvem (Databricks ou Snowflake);
• Facilidade em integrar diferentes fontes de dados, estruturar análises e transformar resultados em recomendações para o negócio e em comunicar análises complexas de forma clara e objetiva para diferentes públicos;
  
  

Conhecimentos Desejáveis

• Ambientes de computação em nuvem (AWS, Azure ou GCP);
• Práticas e ferramentas de MLOps para implantação, monitoramento e gestão do ciclo de vida de modelos;
• Versionamento de código utilizando Git e boas práticas de desenvolvimento;
• Metodologias ágeis e desenvolvimento de soluções analíticas.
  
  

Diferenciais

• Pós-graduação ou especialização em Data Science, Estatística, Analytics, Inteligência de Mercado ou áreas correlatas;
• Experiência com Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural (NLP).
• Participação em competições de ciência de dados (ex.: Kaggle).
• Contribuições para projetos Open Source.
  
  

Confira Abaixo As Principais Atividades Desta Posição

• Conduzir análises exploratórias [MS1.1] e estatísticas avançadas, aplicando métodos quantitativos, técnicas estatísticas e ferramentas analíticas para identificar padrões, tendências e relações relevantes nos dados, visando gerar insights que apoiem a tomada de decisão e contribuam para o alcance dos objetivos do negócio;
• Desenvolver, treinar, validar, implementar e monitorar modelos estatísticos e preditivos, utilizando técnicas de Machine Learning, forecasting, regressão e segmentação, a partir de bases de dados estruturadas e não estruturadas, com o objetivo de ampliar a capacidade de previsão, antecipar tendências e oportunidades de mercado e apoiar decisões estratégicas baseadas em dados;
• Desenvolver e aprimorar pipelines de dados, features e processos analíticos por meio de plataformas de dados em nuvem e ferramentas especializadas, para aumentar a eficiência, a qualidade e a disponibilidade das informações;
• Integrar diferentes fontes de dados por meio de SQL, Python, ferramentas de BI e plataformas de dados, a fim de ampliar a qualidade, a disponibilidade e a eficiência das análises realizadas pela área;
• Analisar desafios de negócio por meio da interpretação de dados, requisitos e indicadores, a fim de desenvolver soluções analíticas e estatísticas que contribuam para decisões estratégicas baseadas em evidências;
• Planejar e executar experimentos, testes A/B e estudos estatísticos por meio da definição de hipóteses, métricas e critérios de avaliação, para obter resultados confiáveis que orientem melhorias e decisões de negócio;
• Desenvolver e acompanhar métricas, indicadores e KPIs em conjunto com as áreas de negócio (Produto, Engenharia de Dados, Comercial e Marketing), com o objetivo de monitorar resultados, facilitar a tomada de decisão e promover a melhoria contínua;
• Documentar metodologias, premissas, fontes de dados, modelos e resultados das análises por meio de registros estruturados e padronizados, visando garantir a rastreabilidade, a qualidade e a replicabilidade das informações;
• Orientar e treinar equipes internas por meio da disseminação de boas práticas de estatística, ciência de dados e Machine Learning, com o objetivo de estimular o desenvolvimento técnico e promover a maturidade analítica da organização;
• Apoiar a evolução da arquitetura analítica, governança de dados e processos de MLOps por meio da disseminação de boas práticas de análise de dados, estatística e utilização de ferramentas de Analytics, a fim de ampliar o uso estratégico dos dados na tomada de decisão;
  
  

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