Responsabilidades e atribuiçõesCompreender demandas de negócio e traduzi-las em soluções analíticas e modelos de machine learning; Atuar em todo o ciclo de vida dos dados: exploração, preparação, modelagem, validação e implantação; Desenvolver e manter pipelines de dados e modelos em produção; Aplicar técnicas de análise exploratória, engenharia de variáveis e modelagem estatística; Construir modelos supervisionados, não supervisionados e de séries temporais; Realizar validação, comparação e monitoramento de performance dos modelos; Garantir a operacionalização das soluções em ambientes produtivos, com foco em escalabilidade e performance; Atuar na apresentação de resultados para stakeholders, traduzindo análises técnicas em insights de negócio; Assegurar aderência às diretrizes de arquitetura, governança de dados e segurança da informação; Contribuir com a evolução técnica do time, propondo melhorias, ferramentas e boas práticas.Requisitos e qualificaçõesDomínio em Python para desenvolvimento de modelos, algoritmos e pipelines de dados; Experiência com técnicas de machine learning supervisionado, não supervisionado e séries temporais; Vivência em análise exploratória de dados (EDA) e modelagem estatística; Experiência em validação de modelos, testes estatísticos e comparação de métricas; Conhecimento em SQL para manipulação e consulta de dados; Experiência com operacionalização de modelos (MLOps) em ambiente produtivo; Vivência com Databricks; Familiaridade com ambientes de cloud AWS e Azure.