É muito importante que você tenha e/ou saiba:+4 anos em Ciência de Dados, com atuação em modelagem de problemas complexos, e análise de grandes volumes de dados.Conhecmento em Linguagens e Ferramentas: Python (avançado), SQL (avançado) e Excel.Conhecmento em Modelagem Avançada: Machine Learning, estatística aplicada, design experimental e teste de hipóteses.Conhecmento em Inteligência Artificial Generativa: experiência no uso de LLMs e GenAI como ferramentas de trabalho (não necessariamente como foco principal).Conhecmento em Plataformas de Nuvem: Azure, AWS ou GCP.Conhecmento em Big Data: Spark, Hadoop ou tecnologias equivalentes.Conhecmento em MLOps: Docker, Kubernetes, CI/CD.Será um diferencial se você tiver: Experiência prévia com CRM, como plataformas (Ex: Salesforce, Insider).Os desafios da função são:Desenvolver e implantar modelos avançados de Machine Learning voltados para CRM (incluindo segmentação de clientes, previsão de churn, cálculo de LTV e sistemas de recomendação)Realizar análises estatísticas, testes A/B e experimentos para avaliar iniciativas e estratégias de CRM.Colaborar com equipes de Produto, CRM, Marketing e Tecnologia para definir problemas, propor soluções e comunicar resultados de forma clara.Criar e gerenciar pipelines de dados, aplicando práticas de MLOps para garantir soluções escaláveis, confiáveis e seguras.Fomentar o uso de Inteligência Artificial Generativa (GenAI/LLMs), de forma integrada em todo o ciclo dos projetos desde o planejamento até o desenvolvimento e entrega.Mentorar cientistas de dados juniores, promovendo boas práticas de desenvolvimento.Manter-se atualizado sobre as últimas tendências e avanços em Ciência de Dados, Machine Learning e IA, com foco especial em aplicações para CRM.