Responsabilidades: Apoiar a equipe de consultores em gestão na condução de análises de dados, contribuindo para o diagnóstico de cenários, identificação de oportunidades e suporte à tomada de decisão estratégica. Realizar coleta, limpeza e pré-processamento de dados provenientes de múltiplas fontes (internas e externas), garantindo qualidade, consistência e integridade das informações. Desenvolver, testar e validar modelos analíticos, incluindo abordagens preditivas e prescritivas, com foco em geração de valor para o negócio. Traduzir resultados analíticos em insights acionáveis por meio da elaboração de relatórios e apresentações claras, objetivas e visualmente atrativas. Participar de reuniões com clientes para levantamento de requisitos, entendimento de problemas de negócio e apresentação de soluções baseadas em dados. Atuar de forma colaborativa em times multidisciplinares, mantendo comunicação eficaz com stakeholders técnicos e não técnicos. Requisitos: Graduação completa em Administração, Economia, Engenharia, Estatística ou áreas correlatas. Pós-graduação ou especialização em Ciência de Dados, Análise de Dados ou áreas afins. Experiência prática em projetos de Machine Learning aplicados a problemas reais. Proficiência em Python para análise de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de soluções. Conhecimentos em SQL para extração, manipulação e análise de dados em bancos relacionais. Familiaridade com ambientes de dados modernos, incluindo ferramentas de processamento distribuído (ex: Spark) e plataformas de cloud (AWS, Azure ou GCP). Disponibilidade para atuação em modelo híbrido e eventuais viagens. Requisitos Técnicos: Domínio de Python para desenvolvimento de pipelines de dados e modelos analíticos. Experiência com bibliotecas de Machine Learning (ex: scikit-learn, statsmodels ou similares). Experiência com técnicas de detecção de anomalias e/ou modelagem de séries temporais. Experiência com SQL e bancos de dados relacionais. Experiência com deploy de modelos, seja via APIs (FastAPI, Flask) ou pipelines batch. Experiência na integração com APIs e ingestão de dados externos. Diferenciais: Experiência na construção e manutenção de pipelines de dados (ETL/ELT). Conhecimento em análise de dados geoespaciais ou dados urbanos. Experiência com automação de processos e aplicações envolvendo IA Generativa (LLMs). Prática com monitoramento de modelos em produção, incluindo detecção de drift e estratégias de re-treinamento.