🚀 Vaga: Cientista de Dados (Especialista)
📍 Modelo: 100% remoto | ⏰ Dedicação: Full time
Na MOUTS, transformamos tecnologia em resultados, com agilidade, eficiência e simplicidade.
Se você curte atuar na interface entre negócio e tecnologia, liderando projetos de alto impacto, essa oportunidade é pra você!
Buscamos um(a) Cientista de Dados com experiência prática em AWS, atuando com SageMaker e JupyterLab, para construir modelos, análises e soluções de IA focadas em problemas reais do negócio — preferencialmente no setor de energia.
Você terá atuação de ponta a ponta: desde a investigação e modelagem até a entrega operacional, em parceria com Engenharia (pipelines, datasets, produção), contribuindo para levar experimentos a um nível industrializável/produção (MLOps/produção).
Responsabilidades
* Investigar problemas, levantar hipóteses e desenhar abordagens analíticas/modelagem.
* Desenvolver e validar modelos (regressão, classificação, séries temporais, anomalias, otimização — conforme o caso).
* Trabalhar em notebooks com JupyterLab/SageMaker, garantindo reprodutibilidade.
* Preparar datasets e features, alinhando com Engenharia de Dados quando necessário.
* Avaliar e monitorar performance de modelos (métricas, drift, vieses quando aplicável).
* Apoiar a industrialização: versionamento, pipelines de treinamento/inferência, documentação e handover.
* Comunicar resultados de forma clara para áreas técnicas e de negócio.
Requisitos (habilidades e experiências essenciais)
* 5+ anos atuando com Ciência de Dados (ou trajetória em dados com atuação forte em modelagem).
* Experiência sólida com Python (pandas, numpy, scikit-learn e afins).
* Experiência com AWS e prática com SageMaker e JupyterLab.
* Domínio de estatística aplicada, validação e desenho de experimentos (quando fizer sentido).
* Capacidade de explicar modelos e decisões (storytelling com dados).
Diferenciais que valorizamos
* Vivência no setor de energia (dados operacionais, comercialização, ativos, previsão, manutenção, etc.).
* MLOps (ex.: pipelines, monitoramento, MLflow, feature store, CI/CD para ML).
* Experiência com séries temporais (forecast) e detecção de anomalias.
* Spark/Databricks, Lakehouse e ferramentas de qualidade de dados.
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