* Formação: Superior Completo em Estatística, Engenharia, Computação, Matemática ou áreas correlatas.
O que é importante você conhecer?
* Experiência sólida em Python e bibliotecas de machine learning e deep learning (scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch).
* Domínio de SQL, tratamento e manipulação de grandes volumes de dados.
* Experiência com cloud (AWS, GCP ou Azure) e arquiteturas analíticas modernas.
* Familiaridade com MLOps: versionamento, monitoramento e automação de modelos.
* Forte conhecimento em estatística, matemática, inferência, experimentos e modelagem.
* Vivência com implantação de modelos em produção (APIs, microserviços, pipelines).
Diferencial:
* Pós-graduação, Mestrado ou Doutorado.
* Experiência em setores regulados (bancos, seguros, saúde).
* Certificações em cloud, ML ou AI.
* Conhecimento em Governança de Modelos e IA / TRiSM.
* Experiência com modelos de pricing, churn, risco e cross sell.
* Vivência com datalake/lakehouse, Databricks, entre outros.
Além de cuidar, você precisa ter conhecimento em:
* Liderar tecnicamente projetos de machine learning e IA.
* Desenvolver, validar e implementar modelos estatísticos, de machine learning e de deep learning.
* Atuar como referência para cientistas, engenheiros e analistas, propondo métodos e melhores práticas.
* Garantir governança de modelos, explicabilidade e conformidade com LGPD.
* Traduzir problemas de negócio em soluções analíticas claras e aplicáveis.
* Comunicar insights e resultados para públicos técnicos e executivos.