Abaixo das superfícies aparentes, as engrenagens de dados trabalham em silêncio para garantir a escalabilidade, integração e decisões informadas. O Cientista de Dados Sênior é o profissional que ajusta essas engrenagens para impulsionar o crescimento da empresa.
O profissional atuará como ponto central entre os departamentos de crescimento, monetização, produtos e tecnologia, desenhando e implementando pipelines de dados, automações e integrações entre plataformas que sustentam o ecossistema.
* Projetar, implementar e manter pipelines de dados e automações usando n8n, Make (Integromat), Airflow, Python e APIs de terceiros;
* Estruturar e otimizar integrações entre sistemas de marketing, dados e operações (Google Ads, Meta Ads, Ringba, Stape.io, Clevertap, Sendgrid, etc.);
* Construir e monitorar dashboards e modelos analíticos em BigQuery, Looker Studio e outras ferramentas;
* Desenvolver modelos de atribuição e performance para identificar oportunidades de otimização de ROI;
* Trabalhar em estreita colaboração com os departamentos de produtos & tecnologia e AD OPS, garantindo integridade de dados, rastreamento e governança;
* Automatizar processos repetitivos e fluxos entre squads, visando eficiência operacional e inteligência preditiva;
* Atuar como referência técnica em dados e automação, mentorando analistas plenos e juniores;
Habilidades e Qualificações:
* Experiência sênior (5+ anos) em Data Engineering, Data Science ou Analytics Engineering;
* Domínio em Python (pandas, airflow, requests, SQLAlchemy, etc.);
* Experiência sólida com plataformas de automação (n8n, Make, Airflow);
* Experiência com integração de APIs REST / Webhooks;
* Conhecimento em SQL avançado, modelagem de dados e ETL/ELT pipelines;
* Experiência com AWS;
* Familiaridade com ferramentas de BI (Looker Studio, Metabase ou PowerBI);
* Experiência com martech / adtech stacks (Google Ads API, Meta API, Clevertap, etc.).
Diferenciais:
* Experiência prévia em empresas de performance marketing, adtech ou mídia digital;
* Conhecimento em Machine Learning aplicado a performance e automação;
* Vivência em ambientes descentralizados e squads ágeis;
* Experiência com versionamento e DevOps para pipelines (Git, Docker, CI/CD).