Cientista de Dados Sênior (Projeto Logística)

Candidate-se rapidamente pelo email: [email protected]

Nível: Analista

Cursos de: Ciência de Dados

Escolaridade: Pós graduação - Ciência de Dados - Cursando

Jornada de trabalho: Segunda à Sexta de 8h às 17h

Benefícios: Auxílio educação de 50,00%, Auxílio para Saúde Mental de 50,00%, Treinamentos e workshops (internos e externos)

Responsabilidades Da Posição

Sobre a vaga

Buscamos um perfil analítico para liderar o desenvolvimento de produtos de dados, ponta a ponta, no setor de Logística e suprimentos para a indústria de alimentos.

Você será responsável por transformar desafios de negócio (Previsão de demandas, sistemas de alocação de pedidos e roteirização otimizada) em modelos de Machine Learning escaláveis e geridos com metodologia ágil para gestão de produtos de dados.

Responsabilidades e Atribuições

• Liderança Técnica: Comandar o ciclo de vida de produtos de dados, desde o refinamento de viabilidade com o time Comercial até a implementação final.
• Modelagem Avançada: Desenvolver, manter e otimizar sistemas de previsão de demanda, roteirização e alocação de pedidos..
• MLOps e Implementação: Desenvolver, manter e monitorar modelos em produção, colaborando com Engenheiros de ML na construção de pipelines robustos.
• Exploração e Qualidade: Realizar análise exploratória (EDA) profunda e garantir a homologação dos dados corporativos antes da fase de treinamento.
• Cultura de Testes: Implementar metodologias de mensuração de impacto, como Testes A/B e Grupos de Controle, para validar as estratégias da logística.
• Disseminação Técnica: Co-construir guildas de Ciência de Dados para elevar o nível técnico da equipe e compartilhar boas práticas.
  
  

• Formação: Superior completo em áreas de Exatas (Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou correlatos).
• Experiência: Sólida trajetória na implementação de modelos de ML (Séries temporais e otimização) com foco em resultados de negócio.
• Mentalidade: Visão analítica apurada, foco em resolução de problemas e excelente capacidade de comunicação com stakeholders não técnicos.
  
  

• SQL Avançado: Domínio de ambientes Cloud (Window Functions, Procedures e Otimização de Queries).
• Python para Data Science: Experiência com ecossistema Scikit-learn, Pandas, NumPy e bibliotecas de visualização.
• Versionamento: Controle de versão com Git.
• Metodologia: Conhecimento prático de processos estruturados (ex: CRISP-DM).