Buscamos um profissional apaixonado por ciência de dados para desempenhar o papel de Data Scientist Sênior.Essa posição exige experiência sólida em modelagem preditiva, aprendizado de máquina e análise estatística.
Além disso, é necessário ter a capacidade de estruturar e operacionalizar pipelines de dados para alimentar e escalar modelos analíticos.Aqui estão as responsabilidades do cargo:Desenvolver e validar modelos supervisionados e não supervisionados (regressão, classificação, clusterização, redes neurais) para resolver problemas de negócios.Desenvolver pipelines para transformação, armazenamento e deploy automatizado de dados e features, garantindo reprodutibilidade e escalabilidade.Realizar análise exploratória de dados para identificar padrões, tendências e variáveis relevantes.Realizar testes de hipóteses estatísticas para validar suposições e guiar decisões analíticas.Comparar performances de diferentes modelos, utilizando métricas apropriadas para garantir a melhor solução.Entender as necessidades do negócio e convertê-las em insights de dados e soluções analíticas que agreguem valor.Aplicar métodos de planejamento e otimização de recursos, como programação linear e não linear, algoritmos de busca e modelagem de restrições, para suportar a tomada de decisão estratégica.Trabalhar em colaboração com equipes de produto e engenharia para integrar soluções de dados nos sistemas operacionais e garantir a adoção de melhores práticas em ciência de dados.Os candidatos devem possuir:Graduação em estatística, matemática, ciência da computação, engenharias ou área relacionada.Experiência comprovada em ciência de dados, incluindo modelagem preditiva, aprendizado de máquina e construção de pipelines de dados para modelos analíticos.Proficiência em Python e bibliotecas como pandas, scikit-learn, tensorflow e pyspark, além de ferramentas para monitoramento e versionamento de modelo.Experiência com SQL, bancos de dados relacionais e data lakes.Desejável experiência em visualização de dados para apresentação de insights de modelos analíticos.Vivência com pyspark ou spark sql.Experiência prévia com consumo de dados em ambientes de nuvem (AWS, GCP ou Azure).
Conhecimento em versionamento (git) e boas práticas de desenvolvimento.O ideal seria:Ter uma sólida base em estatística aplicada, incluindo interpretação de intervalos de confiança, testes de hipóteses, métricas de performance e estimativas de efeito.Saber comunicar resultados complexos de forma clara e acessível, adaptando a linguagem para diferentes públicos.Ter habilidade em colaborar com equipes multidisciplinares.Ter mentalidade de aprendizado contínuo.Se você se encaixa nesse perfil, envie seu currículo para nós