O trabalho como Cientista de Dados é essencial para otimizar operações complexas, desde a precificação do frete até a conformidade com as regulamentações.
Nesta função, você terá a oportunidade de aplicar técnicas avançadas de análise e modelagem para entender o impacto de mecanismos regulatórios e impulsionar decisões estratégicas em nossa cadeia de suprimentos.
Responsabilidades da posição incluem:
* Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning e análise estatística para otimizar a precificação do frete, prever demanda de transporte e identificar oportunidades de melhoria na cadeia logística.
* Criar processos baseados em inteligência de dados no viés de processos autônomos
* Analisar grandes volumes de dados relacionados à oferta de frete, custos de transporte, regulamentações e outros fatores logísticos relevantes.
* Explorar e identificar padrões, tendências e insights acionáveis a partir dos dados logísticos.
* Colaborar com áreas de Logística, Compliance e Engenharia de Dados para definir problemas, traduzir necessidades de negócio em soluções analíticas e garantir a implementação dos modelos.
* Comunicar de forma clara e eficaz os resultados das análises e modelos para stakeholders técnicos e não técnicos.
* Avaliar e monitorar o desempenho dos modelos implementados, propondo ajustes e melhorias contínuas.
* Manter-se atualizado sobre as últimas tendências e técnicas em ciência de dados e sua aplicação na logística.
Requisitos:
Para ter sucesso nessa função, você precisará de experiência comprovada na aplicação de técnicas de Machine Learning e análise estatística em problemas de negócio, proficiência em programação em Python e suas bibliotecas para ciência de dados (Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.), experiência com consultas e manipulação de dados em BigQuery (ou outras plataformas de Big Data), conhecimento em modelagem de dados e familiaridade com diferentes tipos de dados logísticos, habilidade em comunicar resultados de análises de forma clara e visual.
Desejável: Conhecimento do domínio de logística, incluindo conceitos de oferta de frete, precificação dinâmica e mecanismos regulatórios do setor de transporte, experiência com ferramentas de visualização de dados como Looker Studio, familiaridade com ferramentas de orquestração de workflows (como Airflow), experiência com modelos de otimização, conhecimento de outras linguagens de programação (como R), conhecimentos em APIs e engenharia de Software; experiência com plataformas de nuvem (GCP, AWS, Azure).
O ambiente de trabalho é caracterizado por grande autonomia e responsabilidade, multidisciplinaridade, auto gerenciamento e pouca burocracia no cotidiano.
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