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Cientista de Dados Sênior (Híbrido)

CRMBonus São Paulo 25 candidaturas 2 dias atrás

Salário estimado

R$ 16k - 23k/mês

Sênior CLT

Descrição da vaga

Texto agregado para leitura rápida. Confira sempre a fonte original ao enviar a candidatura.

Nossa área de Dados

Para nós do time de Dados da CRMbonus, senioridade não significa apenas maior domínio técnico. Esperamos alguém que tenha autonomia para receber um problema de negócio ainda pouco estruturado, ajudar a formular as perguntas corretas, definir a abordagem analítica, desenvolver a solução e conduzir a discussão dos resultados com os stakeholders.

O sucesso nessa posição não será medido apenas pela performance dos modelos, mas pela capacidade de transformar Data Science em decisões melhores e resultados concretos para o negócio.

Estamos em busca de um(a) novo(a) piloto para compor nosso time!

Buscamos uma pessoa Cientista de Dados Sênior para transformar dados em soluções que apoiem decisões. Essa pessoa terá papel importante no desenvolvimento de modelos preditivos e soluções de Machine Learning, atuando desde a compreensão do problema de negócio e exploração dos dados até a construção, validação, implementação e acompanhamento dos modelos em produção.

Mais do que desenvolver bons modelos, buscamos alguém capaz de entender o contexto por trás dos dados, questionar, propor soluções e comunicar resultados de forma clara para diferentes públicos!

Como você vai pilotar com a gente:

  • Traduzir problemas e oportunidades de negócio em problemas analíticos e soluções de Data Science.
  • Desenvolver, testar e evoluir modelos preditivos e de Machine Learning.
  • Realizar análises exploratórias, feature engineering, seleção de variáveis e experimentação de diferentes abordagens de modelagem.
  • Definir métricas adequadas para avaliação dos modelos, considerando tanto performance técnica quanto impacto para o negócio.
  • Trabalhar com grandes volumes de dados utilizando Databricks, Spark e SQL.
  • Estruturar experimentos e análises para validar hipóteses e mensurar resultados.
  • Acompanhar a performance dos modelos após sua implementação, identificando oportunidades de melhoria e necessidade de retreinamento.
  • Trabalhar em parceria com Engenharia de Dados, Analytics, Produto, Tecnologia e áreas de negócio.
  • Apresentar análises, resultados e recomendações de maneira simples e objetiva, inclusive para públicos não técnicos.
  • Participar das discussões com as áreas desde a definição do problema, evitando uma atuação restrita ao recebimento e execução de demandas.
  • Contribuir para boas práticas de desenvolvimento, documentação, versionamento, reprodutibilidade e governança dos modelos.
  • Apoiar tecnicamente outros profissionais do time, compartilhando conhecimento e elevando a maturidade de Data Science da área.

Pra largar na frente, você precisa de:

  • Experiência sólida com Data Science e Machine Learning, especialmente na construção de modelos preditivos.
  • Domínio de Python e SQL.
  • Experiência com bibliotecas e frameworks de Machine Learning, como scikit-learn, XGBoost, LightGBM ou similares.
  • Experiência com preparação de dados, feature engineering, treinamento, validação e avaliação de modelos.
  • Conhecimento sólido de estatística aplicada e métricas de avaliação de modelos.
  • Experiência trabalhando com grandes volumes de dados.
  • Experiência com Databricks e Apache Spark/PySpark.
  • Conhecimento de práticas de MLOps e ciclo de vida de modelos, incluindo versionamento, deploy e monitoramento.
  • Capacidade de estruturar experimentos e avaliar o impacto das soluções desenvolvidas.
  • Capacidade de conversar com áreas não técnicas, entender suas dores e transformar questões de negócio em problemas analíticos bem definidos. Deve conseguir explicar análises e modelos complexos de maneira simples, objetiva e orientada à decisão.
  • Conforto para trabalhar em um ambiente dinâmico, lidar com ambiguidades, mudanças de prioridade, hipóteses que não se confirmam e problemas que exigem investigação e diferentes tentativas até chegar a uma solução.
  • Não apenas executar uma demanda, mas questionar premissas, investigar os dados e buscar entender o problema antes de propor uma solução.
  • Postura colaborativa, disposição para construir soluções em conjunto e capacidade de trabalhar de forma integrada com Data Science, Analytics, Engenharia de Dados, Produto, Tecnologia e áreas de negócio.

Diferenciais que turbinarão sua performance:

  • Experiência com arquitetura Lakehouse e Delta Lake.
  • Experiência com modelos de propensão, recomendação, segmentação, churn, previsão ou otimização.
  • Conhecimento de experimentação, testes A/B e inferência causal.
  • Experiência com ambientes de varejo, CRM, fidelização, marketing ou comportamento de consumidores.
  • Experiência colocando modelos em produção e acompanhando seu impacto ao longo do tempo.
  • Conhecimento de aplicações de IA Generativa e LLMs.

Por que correr com a gente?

  • Ambiente colaborativo e de alta performance;
  • Liberdade para criar e testar;
  • Time apaixonado por tecnologia e desafios;
  • Crescimento na velocidade máxima.

Aqui, os benefícios são seu combustível para ir mais longe:

  • Assistência médica (com coparticipação) Porto Seguro - Prata ou Unimed (para colaboradores região do interior de SP);
  • Assistência odontológica Porto Seguro;
  • Vale-refeição ou alimentação (R$1.100,00);
  • Auxílio Mobilidade;
  • Parceria com TotalPass;
  • Seguro de vida;
  • Day off no aniversário
  • Conexa (Psicologia viva);
  • Auxílio creche (para filhos com até 5 anos e 11 meses de idade);
  • Bônus alinhado às metas da companhia;
  • Vale Bônus de R$250,00 todo mês em nosso app.
  • Escritório moderno que estimula a criatividade e produtividade com ambientes para lanches, salas de jogos, mesas de bilhar, puffs para relaxar, mercadinho e outras coisas.

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