E o que você precisa ter? Conhecimento avançado em SQL e Python;Experiência em conduzir análises quantitativas robustas e consistentes, desde a definição do problema até a apresentação dos resultados;Habilidade para criar e apresentar storytelling de dados, traduzindo insights técnicos em linguagem acessível para diferentes públicos;Capacidade de definir problemas de negócio claros e propor soluções baseadas em dados que gerem impacto real;Comportamento colaborativo, com comunicação objetiva e abertura para diferentes pontos de vista;Experiência comprovada em projetos que geraram valor ao negócio por meio de modelos preditivos ou análises estratégicas;Escrita de código em nível de criação de protótipos, sem depender de engenheiros de software.Desejável / Diferencial:Conhecimentos em modelos de Machine Learning de reconhecimento de imagens (OCR, identificação de objetos, identificação de ambientes e etc);Experiência com desenvolvimento de software;Experiência com criação e desenvolvimento de produtos.Se você é uma pessoa apaixonada por dados e gostaria de aplicar seus conhecimentos para criar modelos de predição focados em performance de negócios, essa vaga é para você!Como Data Science Specialist, você irá atuar junto com um time multidisciplinar e apoio de áreas especializadas em Ciência de Dados, tendo a oportunidade de transformar dados em valor, além de resolver os mais diversos desafios, sempre idealizando e participando dos planejamentos junto ao Time de Produtos.No dia a dia você vai:Explorar e analisar grandes volumes de dados para gerar insights acionáveis;Construir, treinar e validar modelos estatísticos e de machine learning voltados para performance de negócios;Colaborar com times de Produto, Engenharia e Negócios para entender problemas, levantar hipóteses e propor soluções baseadas em dados;Comunicar resultados de forma clara para stakeholders técnicos e não técnicos;Desenvolver pipelines de dados e automações para garantir a escalabilidade das soluções;Monitorar a performance dos modelos em produção e propor melhorias contínuas;Aplicar boas práticas de versionamento, reprodutibilidade e governança de modelos;Participar ativamente de cerimônias ágeis e contribuir com a evolução das práticas de ciência de dados na empresa.