**Cientista de Dados Sênior**:
- Desenvolver e implementar soluções baseadas em dados para otimizar estratégias de precificação, alocação de veículos e outras demandas do negócio, visando aumentar a rentabilidade, eficiência e a satisfação do cliente.
**Responsabilidades**:
- Desenvolver e implementar modelos preditivos (Machine Learning e estatísticos) para otimizar a performance do negócio, com foco em precificação dinâmica e gestão de demanda.
- Realizar análises exploratórias e diagnósticas em grandes volumes de dados para identificar tendências, padrões, anomalias (outliers) e oportunidades, utilizando performance histórica e heurística de negócio.
- Integrar soluções de Inteligência Artificial e Machine Learning aos nossos projetos de BI.
- Analisar dados de comportamento do cliente para gerar insights acionáveis que melhorem a experiência do usuário e otimizem a conversão.
- Monitorar, avaliar e manter o desempenho dos modelos em produção, realizando ajustes e retreinamentos conforme necessário.
- Colaborar com equipes multifuncionais de negócio para identificar oportunidades e implementar soluções baseadas em dados.
- Comunicar de forma clara e eficaz insights, resultados técnicos e recomendações para stakeholders de diversas áreas (técnicas e não técnicas).
**Requisitos**:
- Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Economia ou áreas correlatas;
- Sólidos conhecimentos e experiência prática em Ciência de Dados: Estatística, modelagem matemática, análise preditiva, otimização, aprendizado supervisionado e não supervisionado;
- Experiência comprovada com modelagem e predição de séries temporais;
- Proficiência em Python e suas principais bibliotecas para manipulação de dados (Pandas, NumPy, Dask). Conhecimento em frameworks e bibliotecas de aprendizado de máquina, como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn;
- Conhecimento prático na criação de APIs para servir modelos de machine learning (ex: com FastAPI ), protocolos HTTP;
- Proficiência em SQL para consulta e manipulação de dados;
- Familiaridade com ferramentas de visualização de dados (ex: Matplotlib, Seaborn, Plotly) para criação de relatórios e dashboards de fácil compreensão.
- Excelente capacidade analítica e de resolução de problemas complexos;
- Diferenciais: Experiência com práticas de MLOps (monitoramento, versionamento, deploy de modelos). Experiência com plataformas de nuvem (AWS, Google Cloud ou Azure) e seus serviços de ML/IA. Experiência com ferramentas de BI como PowerBI. Experiência com tecnologias de Big Data (ex: Spark, Hadoop, Hive). Certificações relevantes em Machine Learning, Engenharia de Dados ou Computação em Nuvem.
**Diferenciais**:
- Experiência com práticas de MLOps (monitoramento, versionamento, deploy de modelos). Experiência com plataformas de nuvem (AWS, Google Cloud ou Azure) e seus serviços de ML/IA;
- Experiência com plataformas de nuvem (AWS, Google Cloud ou Azure) e seus serviços de ML/IA;
- Experiência com ferramentas de BI como PowerBI;
- Experiência com tecnologias de Big Data (ex: Spark, Hadoop, Hive);
- Certificações relevantes em Machine Learning, Engenharia de Dados ou Computação em Nuvem.