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Data Scientist Senior - Presencial Brasília

Keyrus Brasília, Federal District, Brazil 25 candidaturas 6 dias atrás

Salário estimado

R$ 13k - 20k/mês

Sênior CLT
47%

Score de curadoria

Indicador interno 0 a 100: transparência salarial, stack, descrição útil e sinais de qualidade do anúncio. Não é match com o seu CV.

Descrição da vaga

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

A Keyrus acredita na diversidade e na inclusão. Encorajamos a todas as pessoas a participarem em nosso processo de contratação, não importando o gênero, idade, raça ou religião. Não permitimos nenhum tipo de discriminação. Isto é reforçado no processo de contratação e vivido dessa forma na empresa.

Sabemos que grandes resultados só são alcançados com uma grande equipe, por isso procuramos pessoas talentosas e apaixonadas, com desejo de crescer profissionalmente e criar uma trajetória de carreira conosco.

Estamos em busca de um(a) Data Scientist Sênior para atuar presencialmente em Brasília, contribuindo com a concepção e entrega de soluções analíticas avançadas que gerem impacto direto no negócio. A pessoa nesta posição trabalhará com equipes multidisciplinares para transformar dados em modelos preditivos, análises prescritivas e produtos de dados escaláveis.

Procuramos alguém com forte embasamento estatístico, domínio de técnicas de machine learning, experiência em engenharia de dados e boa capacidade de comunicação para traduzir resultados técnicos em decisões estratégicas.

Principais responsabilidades

  • Desenvolver, validar e operacionalizar modelos de machine learning (classificação, regressão, séries temporais, recomendações) para aplicações de negócio.
  • Construir pipelines de dados e modelos reprodutíveis, garantindo qualidade, performance e monitoramento em produção.
  • Realizar exploração de dados, feature engineering e seleção de variáveis com foco em robustez e interpretabilidade.
  • Conduzir experimentos e testes (A/B testing, uplift, validações cruzadas) para mensurar impacto e otimizar soluções.
  • Colaborar com times de Engenharia, Produto e Negócio para entender requisitos, priorizar entregas e incorporar feedbacks.
  • Documentar soluções, produzir relatórios e apresentações executivas utilizando técnicas de data storytelling.
  • Garantir boas práticas de governança de dados, privacidade e compliance nas entregas analíticas.
  • Mentorar profissionais juniores e promover transferência de conhecimento dentro do time.

Requisitos obrigatórios

  • Formação superior em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas correlatas.
  • Experiência sólida (sênior) em projetos de Data Science aplicados a problemas de negócio.
  • Domínio de Python e bibliotecas de ML (scikit-learn, pandas, numpy, XGBoost, etc.).
  • Conhecimento avançado de SQL para manipulação e extração de dados em bancos relacionais e warehouses.
  • Experiência com plataformas de processamento distribuído (Databricks, Spark ou similar).
  • Vivência com versionamento de modelos, CI/CD para ML e deployment de modelos em produção.
  • Boa compreensão de métodos estatísticos, inferência, testes de hipótese e validação de modelos.
  • Capacidade de comunicar resultados técnicos para stakeholders não técnicos.
  • Experiência com PySpark e otimização de jobs em clusters.

Diferenciais

  • Conhecimento em MLOps, ferramentas como MLflow, Kubeflow ou similares.
  • Experiência em análises de LTV, segmentação de clientes (RFV, clusterização) e modelos de churn.
  • Familiaridade com Cloud (AWS, Azure ou GCP) e serviços gerenciados de dados e ML.
  • Experiência prévia em varejo, e-commerce, finanças ou marketing.
  • Publicações, projetos open source ou participação em competições (Kaggle) serão valorizados.

Nossa missão é auxiliar as empresas a extrair todo o potencial de Dados e Digital objetivando aumentar seu desempenho, ajudando na transformação, gerando novas alavancas de crescimento e competitividade.

Vem fazer parte do Time Keyrus!

Se quiser saber mais sobre nós, convidamos você a visitar nosso site: http://www.keyrus.com/br/

Desejamos boa sorte! 😊🚀

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