Oportunidade de carreira em análise e modelagem de dados.
A sua contribuição será fundamental para otimizar a oferta de frete, entender o impacto de mecanismos regulatórios e impulsionar decisões estratégicas em nossa cadeia de suprimentos.
Responsabilidades da posição:
* Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning e análise estatística para otimizar a precificação do frete, prever demanda de transporte e identificar oportunidades de melhoria na cadeia logística.
* Criar processos baseados em inteligência de dados no viés de processos autônomos
* Analisar grandes volumes de dados relacionados à oferta de frete, custos de transporte, regulamentações e outros fatores logísticos relevantes.
* Explorar e identificar padrões, tendências e insights acionáveis a partir dos dados logísticos.
* Colaborar com as áreas de Logística, Compliance e Engenharia de Dados para definir problemas, traduzir necessidades de negócio em soluções analíticas e garantir a implementação dos modelos.
* Comunicar de forma clara e eficaz os resultados das análises e modelos para stakeholders técnicos e não técnicos.
* Avaliar e monitorar o desempenho dos modelos implementados, propondo ajustes e melhorias contínuas.
* Mantê-se atualizado sobre as últimas tendências e técnicas em ciência de dados e sua aplicação na logística.
Requisitos:
* Experiência comprovada na aplicação de técnicas de Machine Learning e análise estatística em problemas de negócio.
* Proficiência em programação em Python e suas bibliotecas para ciência de dados (Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.).
* Experiência com consultas e manipulação de dados em BigQuery (ou outras plataformas de Big Data).
* Conhecimento em modelagem de dados e familiaridade com diferentes tipos de dados logísticos.
* Habilidade em comunicar resultados de análises de forma clara e visual.
Bônus:
* Conhecimento do domínio de logística, incluindo conceitos de oferta de frete, precificação dinâmica e mecanismos regulatórios do setor de transporte.
* Experiência com ferramentas de visualização de dados como Looker Studio.
* Familiaridade com ferramentas de orquestração de workflows (como Airflow).
* Experiência com modelos de otimização.
* Conhecimento de outras linguagens de programação (como R).
* Conhecimentos em APIs e engenharia de Software;
* Experiência com plataformas de nuvem (GCP, AWS, Azure).