Responsabilidades e atribuições Garantir a performance, acurácia e interpretabilidade dos modelos analíticos desenvolvidos;
Colaborar com time de engenharia de dados para operacionalizar modelos (MLOps), garantindo pipelines automatizados de treinamento, validação e deploy;
Monitorar o desempenho dos modelos em produção e implementar estratégias para detecção e correção;
Conduzir pesquisas e experimentações para explorar novas fontes de dados e aplicar técnicas analíticas para gerar vantagem competitiva;
Traduzir descobertas analíticas complexas em insights de negócio claros, acionáveis para o negócio e seus stakeholders, influenciando decisões estratégicas;
Mentorar e guiar cientistas de dados juniores e plenos, promovendo o compartilhamento de conhecimento e o crescimento técnico da equipe;
Colaborar de forma eficaz com Data Business Partners, Analistas de Dados e Engenheiros de Dados;
Analisar informações relacionadas à economia, demografia, legislação, economia e demais variáveis ambientais de maneira que permitam a identificação de novas;
Garantir a emissão de relatórios gerenciais realizando a coleta, classificação e distribuição de informações de marketing, administrativa, financeira, etc., de maneira precisa e oportuna para os tomadores de decisão da organização, independente do nível ou área de atuação;
Realizar testes e garantir que os dados estão consistentes, criando metodologias de qualidade para adequação;
Manter organizada e atualizada a documentação, modelos e outros ativos da inteligência de dados, de forma a torná-los reutilizáveis, e documentar e divulgar informações sobre as ferramentas, relatórios e o acesso aos metadado;
Desenvolver outras atividades inerentes ao cargo ou a critério de seu superior imediato, desde que habilitado e estejam de acordo com o seu conhecimento e experiência.
Requisitos e qualificações
Graduação em Ciências de Computação, Sistemas de Informação, Engenharia, Estatística, Matemática Administração de Empresas ou áreas afins;
Sólida experiência como cientista de dados;
Experiência prática e sólida com os serviços AWS para Machine Learning e Data Science, como: Amazon SageMaker (Jupyter Notebooks, Training, Endpoints), Amazon S3, AWS Glue, Amazon EMR (Spark/PySpark), Amazon Redshift, AWS Lambda, AWS Step Functions.
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Proficiência em linguagens de programação para Ciência de Dados, preferencialmente Python;
Experiência prática e sólida com algoritmos de Machine Learning (regressão, classificação, clustering, séries temporais, NLP, visão computacional) e técnicas de validação de modelos;
Experiência com práticas de MLOps, incluindo versionamento de modelos, pipeline orchestration (ex: Airflow, AWS Step Functions), monitoramento de modelos e re-treinamento automatizado;
Forte base em estatística, inferência, econometria e capacidade de aplicar métodos robustos de modelagem;
Proficiência em linguagem SQL para manipulação e extração de dados;
Certificações AWS (ex: AWS Certified Machine Learning - Specialty) são um diferencial.
Informações adicionais
BENEFÍCIOS:
• Vale-refeição, de acordo com a convenção coletiva;
• Vale-transporte;
• Plano de Saúde por elegibilidade, localidade e cargo;
• Plano Odontológico por adesão;
• Seguro de vida;
• Assistência Funeral;
• Programa de Gestantes;
• Convênios Educacionais com descontos exclusivos para colaboradores e dependentes;
• Universidade Corporativa Pague Menos com cursos e treinamentos - Up Farma;
• Desconto Ouro nas Farmácias Pague Menos;
• Convênio Farmácia, com desconto em folha de pagamento - Epharma;
• Wellhub (plataforma de bem-estar que oferece opções de atividades físicas, mindfulness e outros);
• Educa Mais (planos personalizados de graduação, pós-graduação, mentorias, cursos livres e de idiomas).
• Sempre Bem Ouro + (plataforma que oferece acesso gratuito a psicólogos, nutricionistas e clínicos gerais por meio de telemedicina);
• Ginástica laboral, conforme a localidade;
• Bônus anual.