CIENTISTA DE DADOS

Área: Gerência de Área do Centro de Ciências de Dados

Principais Responsabilidades:

• Manipular, processar e verificar integridade de bases de dados de grande volume (ex. inputs de sensoriamento, SAP, entre outros);
• Criar análises de qualidade e rigor, fundada em dados, que suportem a tomada de decisão e permitam a construção de insights;
• Interpretar resultados das análises e gerar visualizações que facilitem a comunicação para uma audiência não-especializada no tema;
• Selecionar features, construir e otimizar classificadores usando técnicas de aprendizado de máquina;
• Propor ações, com forte embasamento nos dados e análises, para a organização;
• Construir forte relacionamento com diversas áreas internas à empresa, garantindo entendimento compreensivo dos requisitos do negócio;
• Atuar proativamente junto aos times de Arquitetura e TI para garantir perenidade dos processos de apoio às áreas de negócios;
• Desenvolver e/ou manter código de alta qualidade e performático para manipulação de dados, treinamento de modelos de Aprendizado de Máquina e visualização (ex., construção um pipeline de dados, manutenção de um pipeline de treinamento);
• Compromisso pela segurança da informação, visando proteger dados e toda propriedade intelectual gerada internamente na organização;
• Seguir melhores práticas de Gestão de Dados para garantir que soluções sejam entregues com pontualidade e rigor;
• Fomentar interações com a comunidade analítica mais ampla para garantir que o time esteja conectado com inovações analíticas;
• Participar do squad multidisciplinar de trabalho, sendo capaz de ouvir atentamente, respeitar opiniões diversas e incorporar feedbacks.

• Formação acadêmica em áreas como Engenharia, Física, Matemática, Ciência da computação, Estatística, Ciências atuariais, Economia ou outras áreas de Inovação e Tecnologia;
• Experiência em programação, em especial Python ou R (e suas bibliotecas para manipulação de dados, treinamento de modelos e visualização);
• Domínio de conceitos de estatística básica e intermediária;
  Conhecimento em Microsoft Azure (Databricks, DevOps, etc.)
• Familiaridade com estruturas de dados (listas, dicionários, vetores, data frames) e programação orientada a objetos;
  Inglês intermediário;

• Experiência em outros métodos analíticos avançados (ex. Otimização, Simulação, NLP, dentre outros);
• Experiência com Engenharia de Dados e construção de ETLs;
• Experiência com outras tecnologias e linguagens de programação (Spark, Hadoop, MapReduce, dentre outros);
• Pós-graduação em áreas correlatas com ciências de dados.
• Experiência prévia ou projetos realizados com o uso de LLMs (ex. RAG, Fine-tuning, criação de workflows com agentes)
• Experiência comprovada, de pelo menos 2 anos, com modelos estatísticos e de machine learning;
  Ter conhecimento no uso de Git e versionamento de modelos;