Graduação completa em Estatística, Matemática, Engenharias, Economia, Tecnologia ou áreas relacionadas;Pós-graduação completa ou em andamento em Inteligência Analítica e Ciência de Dados;Domínio em Python, SQL e Git;Conhecimentos em estatística, machine learning e séries temporais;Experiência com Databricks e Azure ML;Uso de Power BI e ambientes de nuvem;Conhecimento em saúde suplementar e LGPD aplicável.Desenvolvimento de análises avançadas com dados estruturados e não estruturados;Construção, validação e monitoramento de modelos de machine learning aplicados à saúde suplementar;Tratamento de grandes volumes de dados, incluindo balanceamento e redução de dimensionalidade;Atuação em todo o ciclo de MLOps, com gestão de experimentos, versionamento, monitoramento e data drift;Criação de endpoints e pipelines para disponibilização de modelos em produção;Colaboração com engenharia de dados na definição de datasets prontos para modelagem;Geração de relatórios e dashboards com insights para áreas de negócio e lideranças;Apoio a projetos com foco em inovação, prevenção, gestão assistencial e sustentabilidade;Documentação de modelos, processos e decisões técnicas para reuso e governança;Disseminação da cultura analítica e contribuição para a melhoria contínua dos processos.