Estamos em busca de um Cientista de Dados Sênior para fortalecer a agenda de inteligência e analytics avançado na Vertem. Essa posição terá papel estratégico na construção e operacionalização de modelos de Machine Learning aplicados a problemas reais de negócio, utilizando uma arquitetura moderna de dados baseada em Databricks em ambiente AWS . O profissional atuará diretamente no desenvolvimento, treinamento, implantação e monitoramento de modelos preditivos, contribuindo para transformar dados em soluções inteligentes que apoiem decisões estratégicas, produtos analíticos e geração de valor para clientes e parceiros. Buscamos alguém com forte capacidade analítica, domínio técnico em ciência de dados e experiência prática em ambientes modernos de dados e inteligência artificial. Responsabilidades e atribuições O Cientista de Dados Sênior será responsável por desenvolver soluções analíticas avançadas e modelos de machine learning que contribuam diretamente para a geração de valor para o negócio. Entre as principais responsabilidades estão: Desenvolver, treinar e validar modelos de Machine Learning aplicados a problemas reais de negócio. Trabalhar com grandes volumes de dados armazenados no Data Lake corporativo em AWS . Utilizar o ecossistema da plataforma Databricks para experimentação, treinamento e operacionalização de modelos. Construir pipelines de dados e pipelines de treinamento de modelos. Utilizar recursos de AutoML do Databricks para acelerar experimentação e geração de modelos. Realizar feature engineering e preparação de dados para modelos analíticos. Implementar e manter rotinas de deploy e scoring de modelos de machine learning em produção . Monitorar performance de modelos, avaliando possíveis degradações e necessidade de re-treinamento. Trabalhar em conjunto com times de engenharia de dados, BI e produtos de dados para transformar dados em soluções analíticas escaláveis. Apoiar a evolução da plataforma de inteligência da empresa, contribuindo com boas práticas de ciência de dados e machine learning. Esperamos que a pessoa tenha experiência sólida em ciência de dados aplicada a ambientes corporativos e plataformas modernas de dados. Entre os conhecimentos e experiências desejados estão: Requisitos e qualificações Experiência técnica Vivência com Databricks . Vivência em desenvolvimento de modelos de machine learning supervisionados e não supervisionados . Conhecimento em AutoML no Databricks . Vivência em deploy de modelos de machine learning em produção . Conhecimento em scoring de modelos e pipelines de inferência . Vivência com feature engineering e preparação de dados para modelos analíticos. Domínio de Python aplicado à ciência de dados . Vivência com bibliotecas como: scikit-learn XGBoost LightGBM Ter atuado com dados em ambientes de Data Lake e Big Data . Diferenciais: Vivência com MLflow . Vivência com monitoramento e governança de modelos de machine learning. Atuação em projetos de recomendação, segmentação ou modelos de propensão . Vivência em ambientes de dados em AWS . Vivência em projetos de analytics avançado e produtos de dados Informações adicionais O que temos para te oferecer? Para equilibrar trabalho e vida pessoal: Flex Office – 2 dias de home office e 3 dias presenciais. Day Off no aniversário – Seu dia especial, do jeito que preferir! Horário flexível – Mais autonomia para organizar sua rotina. Para cuidar da sua saúde e bem-estar: