Cientista De Dados Pleno

Nesta função, você trabalhará para grandes empresas, conduzindo análises aprofundadas de dados, para resolver problemas reais de clientes.

Você trabalhará com equipes para coletar, agregar, combinar, consolidar e confirmar dados quanto à qualidade e precisão.

Aplicar modelos de algoritmos estatísticos, como séries temporais, análise de sobrevivência, regressão, árvore de decisão, médias K e redes neurais, etc., para compreender e prever eventos de negócios.

Desempenhar um papel fundamental nas equipes de Customer Analytics responsáveis pela implementação de uma estratégia de ponta baseada em dados para nossos clientes.

Importante : morar em São Paulo ou arredores, com facilidade para ir para SP.

Disponibilidade para viagens para ministrar treinamentos, workshops, realizar apresentações técnicas para clientes.

Atividades : Coletar, limpar e pré-processar dados de diversas fontes, garantindo a qualidade para a análise.

Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning para resolver problemas de negócio.

Realizar análises estatísticas para identificar padrões, tendências e insights valiosos.

Criar dashboards e visualizações claras e eficientes para comunicar os resultados a times não técnicos.

Ministrar treinamentos e workshops Realizar apresentações.

Elaborar propostas de solução.

Requisitos Técnicos (Hard Skills) Formação : Graduação em Estatística, Matemática ou Ciência da Computação.

Programação : Proficiência em Python ou R, com experiência em bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn.

Bancos de Dados : Experiência com SQL e conhecimento de bancos de dados relacionais e / ou não-relacionais.

Modelos de Machine Learning : Experiência prática com : Modelos de classificação e regressão (ex : Árvores de Decisão, Random Forest, Regressão Logística).

Modelos de aprendizado não supervisionado (ex : K-Means, DBSCAN) para segmentação.

Conhecimento de modelos de séries temporais (ex : ARIMA, Prophet) para previsão de demanda.

LLM : familiaridade com Large Language Models (LLMs) (ex : GPT, BERT) e técnicas de prompt engineering.

Visualização de Dados : Experiência com ferramentas como Tableau e / ou Power BI.

Conhecimento de plataformas de nuvem : AWS, Google Cloud e / ou Azure.

Diferencial : conhecimento em KNIME.

Habilidades Comportamentais (Soft Skills) Proatividade e Resolução de Problemas : Foco em encontrar soluções eficientes e propor novas abordagens para os desafios.

Comunicação Efetiva : Capacidade de traduzir resultados técnicos em insights claros e acionáveis para públicos não técnicos.

Colaboração e Trabalho em Equipe : Disposição para trabalhar de forma integrada com engenheiros de dados, desenvolvedores e gerentes de projeto.

Pensamento Crítico e Foco em Resolução de Problemas : Curiosidade para entender a raiz dos problemas de negócio e a capacidade de pensar em soluções criativas e pragmáticas.

Orientação a Resultados e Responsabilidade : Comprometimento com a entrega de soluções no prazo, com foco em agregar valor real ao negócio.

Adaptação e Aprendizado Contínuo : Capacidade de se manter atualizado com novas tecnologias e metodologias em um ambiente de rápida evolução.