Descrição
O(a) Cientista de Dados Sênior será responsável por liderar o desenvolvimento de soluções analíticas avançadas e contribuir estrategicamente para a transformação data-driven da empresa. Atuará no design e implementação de modelos de machine learning e deep learning, desenvolvimento de ferramentas de visualização interativas, além de participar ativamente da construção de uma cultura orientada a dados. Este(a) profissional terá papel essencial na criação de pipelines eficientes de dados, elaboração de análises exploratórias e preditivas, e na entrega de insights acionáveis que impulsionem a tomada de decisão em diversas áreas do negócio. Também será esperado que contribua para a evolução da arquitetura analítica da empresa e para a disseminação de boas práticas de ciência de dados. Como membro sênior da equipe, espera-se que o(a) profissional atue com autonomia, proponha soluções inovadoras e escaláveis, e colabore com diferentes áreas para desenvolver produtos analíticos que agreguem valor real ao negócio.
Responsabilidades e atribuições
Como Cientista de Dados, suas principais responsabilidades serão:
Projetar e implementar modelos de machine learning e deep learning para resolver problemas complexos de negócio;
Realizar análises exploratórias detalhadas para identificar padrões, anomalias e oportunidades;
Projetar e implementar dashboards interativos e aplicações analíticas utilizando o framework Streamlit;
Criar visualizações dinâmicas e interfaces intuitivas que permitam aos usuários explorar dados e insights;
Integrar modelos de machine learning em aplicações web acessíveis para usuários não técnicos;
Otimizar o desempenho e a experiência do usuário nas aplicações Streamlit.
Desenvolver pipelines de ETL eficientes para automação da coleta, limpeza e transformação de dados;
Colaborar na criação de uma biblioteca de componentes reutilizáveis para acelerar o desenvolvimento de soluções analíticas;
Participar da definição e evolução da arquitetura analítica e da estratégia de dados da empresa;
Contribuir para o desenvolvimento de uma cultura de ciência de dados, promovendo boas práticas e uso ético de dados;
Explorar e aplicar técnicas avançadas de machine learning para antecipar tendências de mercado e comportamento dos clientes.
Requisitos e qualificações
Para explorar seu potencial, é necessário:
Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas correlatas;
Experiência mínima exigida de mais de 6 anos na área;
Conhecimento avançado em Python;
Conhecimento intermediário a avançado em SQL;
Domínio avançado das bibliotecas e frameworks de análise de dados: Pandas, NumPy, Scikit-learn e Matplotlib/Seaborn;
Conhecimento intermediário em Plotly e intermediário a avançado em Streamlit;
Habilidade avançada em Machine Learning e Deep Learning, abrangendo algoritmos de regressão, classificação e clustering, além de validação e avaliação rigorosa de modelos;
Experiência intermediária com TensorFlow ou PyTorch;
Noções básicas de Docker;
Prática avançada com ferramentas como GitHub/GitLab e Jupyter Notebooks para versionamento e experimentação;
Domínio intermediário a avançado com ambientes de desenvolvimento como VS Code ou IDEs similares;
Comunicação clara, objetiva e assertiva, tanto verbal quanto escrita;
Habilidade na resolução de problemas complexos e raciocínio lógico aplicado;
Criatividade e Inovação no desenvolvimento de soluções analíticas;
Adaptabilidade para atuar em ambientes dinâmicos e em constante evolução;
Comprometimento com o aprendizado contínuo e aprimoramento profissional.