Introduction Nessa função, você trabalhará em um dos nossos Centros de Inovação para Clientes da IBM Consulting (Centros de Entrega), onde oferecemos profundo conhecimento técnico e setorial a uma ampla gama de clientes dos setores público e privado em todo o mundo. Nossos centros de entrega oferecem aos nossos clientes habilidades e conhecimentos técnicos locais para impulsionar a inovação e a adoção de novas tecnologias. Your role and responsibilities Estamos em busca de um(a) Líder Cientista de Dados para conduzir times de data science na criação de soluções analíticas e produtos de ML com impacto direto no negócio. Responsabilidades - Liderança e Mentoria: orientar o time em boas práticas de ciência de dados, revisão técnica, priorização e crescimento de carreira; - Desafio às premissas de negócio: questionar hipóteses, validar suposições com dados e propor experimentos que reduzam incertezas; - Comunicação executiva: traduzir resultados de modelos em linguagem de negócio (impacto em receita, churn, eficiência operacional), com storytelling e métricas claras; - Engajamento de stakeholders: alinhar objetivos, expectativas e critérios de sucesso com áreas de Produto, Marketing, Operações, TI e Executivos; - Arquitetura e entrega de ML: supervisionar o ciclo de vida de modelos (ideação, POC, MVP, produção), garantindo escalabilidade, monitoramento e governança; - Feature Engineering & Modelagem: desenhar estratégias de engenharia de atributos e aplicar algoritmos de machine learning e modelagem estatística conforme o problema; - MLOps & Colaboração: trabalhar com Engenharia/Plataforma para versionamento de dados/modelos, CI/CD de ML, monitoramento de drift/performance e observabilidade; - Governança e Validação: estabelecer padrões de model governance (explicabilidade, fairness, compliance), validação independente e documentação reprodutível. Required Professional and Technical Expertise Required technical and professional expertise Requisitos Imprescindíveis: - Machine Learning & Estatística: domínio de algoritmos supervisionados/ não supervisionados, avaliação de modelos, experimentação e testes A/B; - Linguagens & Frameworks: proficiência em Python (científico/ML), conhecimento em R quando aplicável, e experiência com Spark para processamento distribuído; - Plataformas: vivência com Azure ML e Databricks (jobs/notebooks, MLflow, feature store, pipelines); - MLOps: colaboração ativa com times de plataforma para implantação, versionamento (dados e modelos), monitoramento, alertas e rollback; - Feature Engineering: desenho de atributos, seleção, tratamento de dados e automação de pipelines; - Governança e Validação de Modelos: práticas de documentação, explicabilidade, auditoria e conformidade com políticas internas/regulatórias; - Comunicação & Stakeholders: habilidade comprovada de comunicar resultados em termos de negócio e engajar múltiplas áreas; - Azure AI Foundry; - Liderança: experiência em liderar e mentorar times de ciência de dados;? - Inglês Avançado. IBM is committed to creating a diverse environment and is proud to be an equal-opportunity employer. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, gender, gender identity or expression, sexual orientation, national origin, caste, genetics, pregnancy, disability, neurodivergence, age, veteran status, or other characteristics. IBM is also committed to compliance with all fair employment practices regarding citizenship and immigration status.