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Senior Data Scientist (Success Manager)

AB InBev São Paulo 37 candidaturas 2 dias atrás

Salário estimado

R$ 16k - 23k/mês

Sênior CLT
49%

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.

Dreaming big is in our DNA. It’s who we are as a company. It’s our culture. It’s our heritage. And more than ever, it’s our future. A future where we’re always looking forward. Always serving up new ways to meet life’s moments. A future where we keep dreaming bigger. We look for people with passion, talent, and curiosity, and provide them with the teammates, resources and opportunities to unleash their full potential. The power we create together – when we combine your strengths with ours – is unstoppable. Are you ready to join a team that dreams as big as you do?

Senior Data Scientist(Success Manager)

Workplace: Campinas - SP

Job type: Full-time employee

Work model: Onsite

Sobre a Oportunidade

Estamos em busca de um(a) Senior Data Scientist / Data Analyst altamente qualificado(a) e motivado(a), com forte expertise em análise de dados, geração de insights, estatística e um sólido entendimento de algoritmos de Machine Learning.

Nesta posição estratégica, você atuará em parceria direta com stakeholders seniores, cientistas de dados e engenheiros de software, traduzindo necessidades de negócio em soluções analíticas acionáveis, impulsionando decisões baseadas em dados e gerando impacto real para o negócio.

Principais Responsabilidades

  • Atuar como referência técnica em análises avançadas, explorando grandes volumes de dados complexos para gerar insights estratégicos e recomendações claras.
  • Colaborar com stakeholders para compreender desafios de negócio e transformá-los em estratégias analíticas e modelos de dados eficazes.
  • Extrair, analisar e interpretar outputs de modelos, logs e metadados, apoiando a avaliação de performance, monitoramento e troubleshooting.
  • Aplicar conhecimento em modelos e algoritmos de Machine Learning para casos de uso reais, garantindo qualidade, robustez e aplicabilidade.
  • Utilizar métodos estatísticos avançados para hipóteses, regressões, inferência e modelagem estatística.
  • Desenvolver análises, automações e modelos utilizando Python.
  • Consultar, agrupar e manipular grandes bases de dados utilizando SQL e conceitos de data warehouses.
  • Criar visualizações e apresentações executivas claras e impactantes, traduzindo resultados técnicos em narrativas acessíveis para públicos técnicos e não técnicos.

Requisitos Técnicos

Idiomas

  • Inglês e Português avançados (oral e escrito).

Estatística & Análise

  • Forte base em probabilidade, testes de hipótese, regressão, desenho experimental e modelagem estatística.
  • Alta capacidade analítica para transformar dados em insights acionáveis.

Machine Learning

  • Bom entendimento de algoritmos supervisionados e não supervisionados, aplicados a problemas reais de negócio.

Programação & Dados

  • Proficiência em Python, com uso de bibliotecas como Pandas, NumPy e bibliotecas de Machine Learning.
  • Sólidos conhecimentos em SQL para análise de grandes volumes de dados.
  • Experiência com Excel avançado para manipulação e análise de dados complexos.

Visualização & Comunicação

  • Habilidade na construção de dashboards, gráficos e apresentações executivas, com foco em clareza, impacto e storytelling com dados.

Soft Skills

  • Alto nível de autonomia e senso de dono, conduzindo iniciativas analíticas de ponta a ponta.
  • Fortes habilidades de gestão de projetos, incluindo planejamento, priorização, estimativas e execução.
  • Comunicação clara e eficaz, com capacidade de traduzir temas técnicos complexos para diferentes públicos.
  • Perfil colaborativo, com facilidade para atuar em ambientes multidisciplinares.

Qualificações Desejáveis

  • Graduação ou Mestrado em Ciência da Computação, Ciência de Dados, Engenharia ou áreas correlatas (aberto a outras formações com experiência relevante).
  • 5 a 7 anos ou mais de experiência prática em projetos de Data Science ou Analytics.

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