Oportunidade de carreira em ciência de dados
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* Estamos buscando um profissional apaixonado por logística para aplicar técnicas avançadas de análise e modelagem na nossa operação.
* Você terá a oportunidade de otimizar a oferta de frete, entender o impacto de mecanismos regulatórios e impulsionar decisões estratégicas em nossa cadeia de suprimentos.
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Responsabilidades da posição:
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1. Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning e análise estatística para otimizar a precificação do frete, prever demanda de transporte e identificar oportunidades de melhoria na cadeia logística.
2. Criar processos baseados em inteligência de dados no viés de processos autônomos.
3. Analisar grandes volumes de dados relacionados à oferta de frete, custos de transporte, regulamentações e outros fatores logísticos relevantes.
4. Explorar e identificar padrões, tendências e insights acionáveis a partir dos dados logísticos.
5. Colaborar com as áreas de Logística, Compliance e Engenharia de Dados para definir problemas, traduzir necessidades de negócio em soluções analíticas e garantir a implementação dos modelos.
6. Comunicar de forma clara e eficaz os resultados das análises e modelos para stakeholders técnicos e não técnicos.
7. Avaliar e monitorar o desempenho dos modelos implementados, propondo ajustes e melhorias contínuas.
8. Manten-se atualizado sobre as últimas tendências e técnicas em ciência de dados e sua aplicação na logística.
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Requisitos e qualificações:
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* Experiência comprovada na aplicação de técnicas de Machine Learning e análise estatística em problemas de negócio.
* Proficiência em programação em Python e suas bibliotecas para ciência de dados (Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.).
* Experiência com consultas e manipulação de dados em BigQuery (ou outras plataformas de Big Data).
* Conhecimento em modelagem de dados e familiaridade com diferentes tipos de dados logísticos.
* Habilidade em comunicar resultados de análises de forma clara e visual.
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Vantagens:
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* Autonomia e responsabilidade.
* Multidisciplinaridade.
* Equilíbrio entre trabalho e vida pessoal.
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Outras informações:
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* Mantenha-se atualizado sobre as últimas tendências e técnicas em ciência de dados e sua aplicação na logística.
* Seja capaz de trabalhar em equipe e colaborar com as áreas de Logística, Compliance e Engenharia de Dados.
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