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Cientista de dados sênior

São Paulo do Potengi
Mitsui Sumitomo Seguros
Anunciada dia 26 agosto
Descrição

Objetivo da posição Atuar como referência técnica na geração de insights estratégicos baseados em dados, desenvolvendo soluções analíticas avançadas para apoiar a tomada de decisão e alavancar a inteligência de negócio. Contribuir ativamente na estruturação e evolução do nosso Data Lakehouse (com Databricks), promovendo boas práticas em ciência de dados, engenharia de dados e modelagem preditiva. Principais Responsabilidades Liderar análises exploratórias e estudos estatísticos para identificar padrões, tendências e oportunidades de negócio. Projetar, desenvolver e validar modelos estatísticos e algoritmos de machine learning, com foco em soluções preditivas aplicadas a seguros. Atuar na integração, transformação e enriquecimento de dados oriundos de diferentes fontes (estruturadas e não estruturadas) utilizando ferramentas modernas (ex: Spark, SQL, Python, R). Colaborar na definição e implementação da arquitetura analítica da companhia, incluindo boas práticas em Databricks, Delta Lake. Construir dashboards e relatórios analíticos interativos com foco em indicadores estratégicos e monitoramento de modelos, utilizando Power BI. Trabalhar em parceria com equipes de negócio, conectando desafios corporativos a soluções orientadas por dados. Apoiar a disseminação da cultura data-driven e contribuir para a evolução técnica do time, mentorando profissionais menos experientes. Participar ativamente em projetos de inovação que envolvam Inteligência Artificial, automação analítica e melhoria contínua. Manter-se atualizado sobre tendências, ferramentas e frameworks modernos em ciência de dados, IA e big data. Formação Acadêmica Ensino Superior Completo em Ciência de Dados, Estatística, Engenharia, Matemática, Computação ou áreas correlatas. Pós-graduação ou MBA na área será considerado diferencial. Experiência Profissional Experiência sólida (mínimo 5 anos) em projetos de ciência de dados, preferencialmente em ambientes com grande volume de dados e/ou setor financeiro/seguros. Histórico comprovado em modelagem preditiva, tratamento de dados e entrega de soluções analíticas com impacto de negócio. Conhecimentos Técnicos Desejados Programação: Python (pandas, scikit-learn, Py Spark), SQL avançado. Big Data / Cloud: Experiência com Databricks, Azure Data Services ou similares. Ferramentas de BI: Power BI (criação de dashboards). Modelagem Estatística e ML: Regressão, classificação, séries temporais, avaliação de modelos. Competências Comportamentais Perfil analítico, proativo e orientado a resultados. Capacidade de comunicação clara com stakeholders técnicos e não técnicos. Visão de negócio, senso crítico e foco na entrega de valor.

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