Cientista de Dados - Recife/PE

Atividades:

• Apoiar a equipe de consultores em gestão na condução de análises de dados, contribuindo para o diagnóstico de cenários, identificação de oportunidades e suporte à tomada de decisão estratégica.
• Realizar coleta, limpeza e pré-processamento de dados provenientes de múltiplas fontes (internas e externas), garantindo qualidade, consistência e integridade das informações.
• Desenvolver, testar e validar modelos analíticos, incluindo abordagens preditivas e prescritivas, com foco em geração de valor para o negócio.
• Traduzir resultados analíticos em insights acionáveis por meio da elaboração de relatórios e apresentações claras, objetivas e visualmente atrativas.
• Participar de reuniões com clientes para levantamento de requisitos, entendimento de problemas de negócio e apresentação de soluções baseadas em dados.
• Atuar de forma colaborativa em times multidisciplinares, mantendo comunicação eficaz com stakeholders técnicos e não técnicos.
  
  

Requisitos:

• Graduação completa em Administração, Economia, Engenharia, Estatística ou áreas correlatas.
• Pós-graduação ou especialização em Ciência de Dados, Análise de Dados ou áreas afins.
• Experiência prática em projetos de Machine Learning aplicados a problemas reais.
• Proficiência em Python para análise de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de soluções.
• Conhecimentos em SQL para extração, manipulação e análise de dados em bancos relacionais.
• Familiaridade com ambientes de dados modernos, incluindo ferramentas de processamento distribuído (ex: Spark) e plataformas de cloud (AWS, Azure ou GCP).
• Disponibilidade para atuação em modelo híbrido e disponibilidade para viagens.
  
  

Requisitos técnicos:

• Domínio de Python para desenvolvimento de pipelines de dados e modelos analíticos.
• Experiência com bibliotecas de Machine Learning (ex: scikit-learn, statsmodels ou similares).
• Experiência com técnicas de detecção de anomalias e/ou modelagem de séries temporais.
• Experiência com SQL e bancos de dados relacionais.
• Experiência com deploy de modelos, seja via APIs (FastAPI, Flask) ou pipelines batch.
• Experiência na integração com APIs e ingestão de dados externos.
  
  

Diferenciais:

• Experiência na construção e manutenção de pipelines de dados (ETL/ELT).
• Conhecimento em análise de dados geoespaciais ou dados urbanos.
• Experiência com automação de processos e aplicações envolvendo IA Generativa (LLMs).
• Prática com monitoramento de modelos em produção, incluindo detecção de drift e estratégias de re-treinamento.