Freelancer Reporter de Dados Esportivos (Futebol)
Estamos buscando entusiastas do esporte que residam perto dos estados abaixo para se juntarem à nossa equipe como coletores de dados para eventos de futebol. O repórter coleta dados estatísticos ao vivo nos locais dos jogos, por meio do nosso aplicativo para dispositivos Android e iPhone. A vaga é em meio período e ideal para estudantes ou para complementar a renda.
Qualificações e Requisitos:
Conhecimento básico de inglês
Possuir um dispositivo Android/iPhone
Concluir um treinamento online para aprender a trabalhar com o aplicativo móvel
Não é necessário ter formação em jornalismo
Local de trabalho: Estádios de futebol e outros locais esportivos.
Remuneração: 62 euros (aproximadamente 405 reais) por partida coberta, além de reembolso de despesas de viagem e ingressos.
Estados onde precisamos urgente de pessoas para coleta de dados nos locais dos jogos:
Maranhão
Mato Grosso / Mato Grosso do Sul
AI Logistics Mobile/Cloud Data Engineer
Responsável pela implementação de Inteligência Artificial nas soluções mobile e em nuvem para a área de Logística.
Responsabilidades e atribuições:
Estruturar e preparar pipelines de dados para alimentar soluções de Inteligência Artificial;
Atuar no treinamento, avaliação e evolução de modelos de Machine Learning integrados aos produtos de Logística;
Garantir a rastreabilidade e governança dos dados, seguindo os padrões corporativos de qualidade;
Implementar melhorias contínuas em modelos já em produção para garantir a aderência ao negócio.
Requisitos e Qualificações:
Formação superior completa ou cursando em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
Prática em estruturação de dados, preparação de datasets e construção de pipelines;
Experiência com fluxos de Machine Learning (treinamento, validação e métricas de performance);
Vivência em ambientes Cloud (AWS, Azure ou GCP);
Conhecimento em arquiteturas de Data Warehouse e Data Lake;
Noções de MLOps, incluindo versionamento de modelos e automação.
Diferenciais:
Proficiência em Python e SQL (essenciais para a manipulação de dados na nossa stack);
Experiência com GCP (BigQuery);
Conhecimento em IA Generativa e implementação de LLMs;
Prática com streaming de dados e inferência em tempo real;
Experiência prévia em sistemas logísticos ou operacionais.
Data Scientist Senior – TerraMagna
Desenvolver, validar e manter modelos de dados avançados para o setor agrícola. A posição exige expertise em engenharia de dados e ciência de dados com foco em modelos de risco e crédito.
Responsabilidades:
Contribuir ativamente para a criação e evolução de produtos e serviços no universo de Crédito e Risco;
Colaborar com as equipes de negócios para entender requisitos de dados e entregar soluções técnicas avançadas;
Desenvolver pipelines robustos de ingestão de dados massivos (batch, near real-time e real-time), garantindo confiabilidade e eficiência;
Assegurar que a arquitetura de dados esteja alinhada com os objetivos do negócio;
Trabalhar com equipes multifuncionais para integrar dados em nossos produtos e serviços;
Identificar oportunidades para aquisição de novos dados e propor melhorias contínuas em disponibilidade, confiabilidade e eficiência;
Facilitar a democratização dos dados em toda a empresa;
Compreender profundamente os produtos e serviços da TerraMagna para melhor atender às necessidades internas;
Manter-se atualizado com tendências e melhores práticas em Engenharia e Ciência de Dados.
Requisitos:
5+ anos de experiência em engenharia de dados e/ou desenvolvimento de software, com ênfase em grandes volumes de dados e alta disponibilidade.
Forte domínio de Python (nível produção) e SQL avançado (modelagem, performance, manipulação de grandes volumes).
Experiência prática na construção e manutenção de pipelines de dados batch e near real-time.
Experiência com mensageria e processamento de eventos (Pub/Sub, Kafka ou similares).
Experiência com orquestração de workflows (Airflow ou similar).
Experiência com ferramentas de transformação de dados (dbt ou similar).
Experiência em ambientes de nuvem, preferencialmente Google Cloud Platform (GCP).
Versionamento de código com Git/GitHub.
Conhecimento em Infraestrutura como Código (Terraform ou similar).
Conhecimento de boas práticas de modelagem de dados (dimensional, relacional, data vault), particionamento e otimização de queries.
Boas habilidades de comunicação e colaboração com times técnicos e de negócio.
Perfil proativo, orientado a resultados e com forte capacidade de resolução de problemas.
Interesse genuíno em evoluir tecnicamente em um ambiente dinâmico de fintech.
Diferenciais:
Experiência com BigQuery, Kubernetes (GKE), Cloud Storage, Pub/Sub e Docker.
Familiaridade com dbt, Dataform ou ferramentas similares de transformação de dados.
Experiência com arquiteturas de dados em múltiplas camadas (raw, trusted, refined, datamart).
Experiência com integração de APIs externas ou ingestão de dados não estruturados.
Conhecimento em conceitos e ferramentas de Lakehouse (Delta Lake, Databricks, Cloudera).
Experiência com Spark, Flink ou frameworks de processamento distribuído.
Experiência no setor de serviços financeiros ou em projetos relacionados a crédito e risco.
Conhecimento em ferramentas de BI e Data Apps (Streamlit, Tableau, Qlik).
Trabalho remoto (encontros ocasionais na sede em São José dos Campos/SP).
Remuneração compatível (PJ).
Benefício flexível via cartão Swile.
Wellhub (antigo Gympass).
Convênio médico Porto Saúde.
Convênio odontológico Uniodonto.
Data Scientist – TerraMagna (Modelagem de Dados)
Desenvolver, implementar e monitorar modelos estatísticos e de machine learning, com foco em modelos de credit scoring e análise de risco. O profissional atuará em um ambiente startup, com foco em autonomia e colaboração.
Responsabilidades:
Desenvolver, implementar e monitorar modelos estatísticos e de machine learning, especialmente modelos de credit scoring e análise de risco.
Produtizar os modelos, trabalhando de forma autônoma desde a concepção até a implementação em ambiente de produção.
Colaborar com a liderança técnica na definição da arquitetura de dados e nas escolhas tecnológicas do time.
Traduzir problemas complexos de negócio em soluções baseadas em dados, comunicando os resultados de forma clara para audiências técnicas e não técnicas.
Colaborar dinamicamente com os times de produto e engenharia.
Manter-se atualizado com tendências e melhores práticas em Engenharia e Ciência de Dados.
Requisitos:
3+ anos de experiência atuando como Cientista de Dados, preferencialmente em ambientes de startup ou empresas de tecnologia.
Domínio em probabilidade e estatística e em modelos de machine learning supervisionados e não supervisionados.
Domínio em Python e principais bibliotecas para Ciência de Dados (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, etc.).
Forte conhecimento em SQL (modelagem, performance e manipulação de grandes volumes de dados).
Experiência no desenvolvimento e operacionalização de pipelines de machine learning ponta a ponta em produção.
Experiência com práticas de engenharia para produção de modelos, incluindo versionamento de código com Git/Github, deploy em nuvem, automação de fluxos e suporte ao monitoramento e manutenção dos modelos em produção.
Familiaridade com serviços em nuvem, preferencialmente Google Cloud Platform (GCP).
Perfil proativo, com capacidade para atuar em problemas ambíguos, autonomia para estruturar o caminho analítico e excelente habilidade de comunicação para alinhamento com múltiplos stakeholders.
Interesse genuíno em evoluir tecnicamente em um ambiente dinâmico de fintech.
Diferenciais:
Formação acadêmica em Estatística, Ciência da Computação, Ciência de Dados, Engenharias, Matemática, Física, Economia ou áreas correlatas.
Experiência prévia com modelagem de risco de crédito, credit scoring ou detecção de fraudes.
Conhecimento de metodologias de inferência causal e experimentação.
Experiência em projetos envolvendo metaheurísticas aplicadas a problemas de otimização combinatória.
Conhecimento ou experiência prévia no setor do Agronegócio (AgTechs).
Experiência no setor de serviços financeiros ou em projetos relacionados a crédito e risco.
Conhecimento em manuseio de dags (Airflow ou similar) para composição de bases de dados para análises exploratórias e treinamento de modelos.
Trabalho remoto, com encontros ocasionais na sede em São José dos Campos - SP.
Remuneração compatível (PJ).
Benefício flexível via cartão Swile.
Wellhub (antigo Gympass).
Convênio médico Porto Saúde.
Convênio odontológico Uniodonto.
Senior Data Engineer – GFT
Profissional de nível Sênior que atue com Dados e AWS, responsável pelo desenvolvimento e operação de soluções de engenharia de dados na plataforma GFT.
Requisitos e Qualificações:
Experiência avançada em AWS e seus principais serviços para engenharia de dados (S3, Glue, Lambda, Redshift, DynamoDB, Athena, etc.).
Domínio de linguagens de programação como Python para manipulação e processamento de dados.
Conhecimento de ferramentas de orquestração de dados, como Apache Airflow ou AWS Step Functions.
Experiência em banco de dados relacional e não relacional (PostgreSQL, MongoDB, DynamoDB).
Familiaridade com boas práticas de segurança em ambientes AWS (IAM, KMS, criptografia de dados).
Experiência em soluções de streaming de dados (Kafka, Kinesis).
Conhecimento em controle de versão e pipelines de CI/CD utilizando ferramentas como GitHub, Jenkins, ou CodePipeline.
Descrição comportamental:
Goste de trabalhar em equipe e seja colaborativa em suas atribuições.
Tenha coragem para se desafiar e ir além, abraçando novas oportunidades de crescimento.
Transforme ideias em soluções criativas e busque qualidade em toda sua rotina.
Tenha habilidades de resolução de problemas.
Possua habilidade e se sinta confortável para trabalhar de forma independente e gerenciar o próprio tempo.
Tenha interesse em lidar com situações adversas e inovadoras no âmbito tecnológico.
O que oferecemos:
Cartão multi-benefícios – você escolhe como e onde utilizar.
Bolsas de Estudos para cursos de Graduação, Pós, MBA e Idiomas.
Programas de incentivo à Certificações.
Horário de trabalho flexível.
Plano personalizado de carreira e possibilidade de carreira internacional.
Salários competitivos.
Avaliação de desempenho anual com possibilidade de bonificação.
Previdência Privada.
Assistência Médica.
Assistência Odontológica.
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