Formação superior em Ciência de Dados, Engenharia de Dados, Machine Learning, Estatística ou área relacionada;Sólidos conhecimentos em arquitetura de dados, incluindo padrões como, por exemplo: Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh, Data Fabric e ETL;Domínio avançado de SQL, com forte experiência em bancos relacionais (ênfase em SQL Server como diferencial);Experiência com grandes volumes de dados e análises estatísticas aplicadas ao negócio;Capacidade de traduzir resultados técnicos em insights estratégicos, compreensíveis para diferentes públicos;Perfil de liderança orientado a resultados, autonomia e desenvolvimento contínuo da equipe;Experiência em lidar com grandes volumes de dados e em realizar análises estatísticas;Habilidade para comunicar resultados complexos de forma clara e eficaz;Capacidade de colaborar efetivamente com clientes e colegas de equipe;Mentalidade inovadora e paixão por resolver problemas complexos usando a IA;Experiência com ferramentas de IA Generativa;Disponibilidade para atuar presencialmente no Batel, em Curitiba-PR.DIFERENCIAISExperiência na estruturação de áreas de Dados do zero;Vivência prática no desenvolvimento, treinamento e implantação de modelos de Machine Learning e Deep Learning;Proficiência em linguagens de programação como Python e ferramentas de IA, como TensorFlow e PyTorch.Vivência com MLOps, automação de ciclos de modelos e monitoramento em produção.Experiência com modelos de dados voltados a produtos digitais.Conduzir a orquestração do ciclo completo dos dados, desde a ingestão nas fontes até a disponibilização para consumo analítico e aplicações de IA;Liderar o desenho, desenvolvimento e evolução contínua de produtos orientados a dados e IA;Estruturar e disseminar uma cultura data-driven, garantindo boas práticas como segurança, governança e modelagem;Definir, manter e executar o roadmap estratégico da área de Dados e IA, administrando dependências técnicas e de negócio;Priorizar iniciativas com base em valor para o negócio, risco, esforço e impacto estratégico;Atuar de forma hands-on nas fases iniciais, apoiando tecnicamente na estruturação da plataforma e dos pipelines de dados. Nestas fases, a expectativa é de 80% mão na massa e 20% construindo e organizando o time;Planejar, contratar, desenvolver e liderar equipes de cientistas, engenheiros e analistas de dados e de BI;Estabelecer metas, indicadores de performance e rotinas de evolução técnica da equipe;Trabalhar de forma integrada com as áreas de Produto, Engenharia, Comercial e Negócios para transformar demandas em soluções analíticas, preditivas e de IA sob medida;Acompanhar tendências de mercado e evoluir continuamente a arquitetura, ferramentas e métodos utilizados;Assegurar qualidade técnica, governança e entregas dentro dos prazos acordados.