Cientista de Dados Pleno - P&D

DESCRIÇÃO DA VAGA

Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados Pleno para liderar iniciativas de análise, modelagem e inteligência de dados que impactam diretamente decisões estratégicas do negócio.

Se você tem experiência sólida em análise de dados, pipelines de dados, machine learning e cloud, com experiência em estatística, desenvolvimento de modelos preditivos e aplicações direcionadas a bancos, seguradoras e análise de crédito, e gosta de transformar grandes volumes de informação em valor, essa vaga é pra você!

ATIVIDADES DO DIA A DIA:

• Atuar no desenvolvimento de modelos de machine learning, do discovery inicial à entrega final.
• Explorar, analisar e modelar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
• Desbravar novas fontes de dados, internas e externas, para identificar padrões, analisar riscos e qualificar a informação.
• Construir pipelines avançados de processamento e transformação, desde data lakes até data warehouses, garantindo padronização, qualidade e performance.
• Desenvolver e automatizar fluxos de dados utilizando PySpark, Apache Airflow, DVC e boas práticas de versionamento.
• Criar modelos supervisionados e não supervisionados focados em geração de valor para o negócio.
• Realizar consultas, análises e diagnósticos avançados em PostgreSQL.
• Implementar soluções escaláveis em ambientes cloud.
• Contribuir na evolução do ecossistema de dados da empresa.
• Acompanhar a performance de modelos em produção, propondo melhorias contínuas.
• Atuar diretamente com áreas de negócio e lideranças, traduzindo análises em decisões estratégicas.
  
  

REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES:

• Acima 3 anos de experiência como Engenheiro de Machine Learning.
• Formação em Estatística, Ciência de dados, Engenharia, Matemática ou áreas correlatas.
• Conhecimento avançado em Python e em análise avançada de dados.
• Conhecimento sólido em PostgreSQL.
• Vivência com manipulação de dados em Data Lakes e Data Warehouses
• Domínio em limpeza, manipulação e distribuição de grandes datasets.
• Domínio em desenvolvimento, validação e deploy de modelos em produção usando ferramentas como: Scikit-learn, XGBoost, PyTorch, CatBoost, PyCaret, LightGBM, Statsmodels, Prophet.
• Conhecimento de métricas de avaliação de modelos.
• Vivência com ambientes cloud (Azure, AWS, GCP ou Magalu Cloud).
• Capacidade de explicar descobertas, análises e resultados de forma clara e estratégica para públicos técnicos e não técnicos.
  
  

DIFERENCIAIS:

• Experiência no setor automotivo ou em projetos de controle de fraudes baseados em dados históricos.
• Conhecimento em PySpark e processamento distribuído.
• Experiência prática com Apache Airflow para orquestração de pipelines.
• Conhecimento de métricas de avaliação de modelos de Scorecard (ex: Gini, KS - Kolmogorov-Smirnov, AUC-ROC, Curvas de Lorenz)
  
  

NOSSOS BENEFÍCIOS

• Vale Refeição/Alimentação
• Plano de Saúde com coparticipação (Sulamerica)
• Plano Odontológico
• Seguro de Vida
• Day Off no mês do aniversário
• Auxílio Creche
• Home-office
  
  

Aqui, você terá espaço para liderar projetos estratégicos com impacto direto no negócio, usando dados em escala, pipelines modernos e tecnologia de ponta. #VemSerCarBigData