Somos inquietos por natureza — movidos por resultados concretos e pelo desejo de transformar realidades. Acreditamos que boas perguntas geram grandes respostas e nos impulsionam rumo a um futuro mais plural e humano. Valorizamos a diversidade porque ela amplia perspectivas e fortalece nossas decisões.
Buscamos um(a) Cientista de Dados Sênior para atuar de ponta a ponta em projetos estratégicos, conectando dados a decisões de negócio. Você terá papel ativo na geração de impacto real, liderando iniciativas e influenciando stakeholders com soluções analíticas robustas.
É nessa dinâmica de desafio e execução que esta posição se insere. Confira abaixo suas principais responsabilidades e os requisitos que consideramos essenciais.
O que você vai fazer:
- Liderar projetos de ciência de dados desde a concepção até a implementação, definindo estratégia analítica e garantindo entrega de valor
- Desenvolver modelos analíticos e gerar insights que sustentem decisões estratégicas e operacionais
- Integrar soluções de dados a produtos e serviços, trabalhando colaborativamente com equipes multidisciplinares
- Gerenciar e monitorar modelos em produção, garantindo performance e confiabilidade das soluções (MLflow)
- Orientar e desenvolver profissionais da equipe, fortalecendo o ambiente de aprendizado e crescimento técnico
Requisitos obrigatórios:
- Experiência sólida de 5+ anos em ciência de dados
- Formação em áreas quantitativas (Estatística, Matemática, Computação ou similares)
- Domínio profundo de Python e principais bibliotecas de Machine Learning
- Experiência com SQL/NoSQL e modelagem estatística
- Inglês fluente para atuação em projetos internacionais
- Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções analíticas robustas
- Habilidade de comunicar resultados de forma clara a stakeholders técnicos e não-técnicos
- Autonomia para conduzir projetos com visão de negócio
Diferenciais desejáveis
- Experiência com orquestração de modelos e MLOps
- Conhecimento em big data e processamento em larga escala
- Desenvolvimento de pipelines de dados e pipelines ML
- Experiência em análise causal e experimentação
- Certificações em ciência de dados ou machine learning