Cientista de Dados Sênior
Descrição da vaga
Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados Sênior para atuar em um de nossos clientes estratégicos do setor financeiro / meios de pagamento, contribuindo com o desenvolvimento de modelos analíticos e soluções de Machine Learning que apoiem decisões estratégicas e operacionais.
Buscamos um perfil técnico, analítico e com forte visão de negócio, capaz de atuar de ponta a ponta — da exploração e modelagem dos dados à comunicação dos resultados para diferentes stakeholders.
Responsabilidades e atribuições
- Desenvolver, validar e evoluir modelos estatísticos e de Machine Learning, garantindo performance, estabilidade e explicabilidade
- Conduzir análises de ponta a ponta: exploração, preparação, modelagem e entrega
- Aplicar técnicas de modelagem preditiva, clustering, detecção de anomalias e forecasting em problemas de negócio
- Trabalhar com grandes volumes de dados, garantindo qualidade, integridade e coerência estatística
- Atuar em casos de uso estratégicos, traduzindo necessidades de negócio em soluções analíticas orientadas a dados
- Apoiar a colocação de modelos em produção em colaboração com times de engenharia de dados e MLOps
- Comunicar resultados e insights de forma clara para públicos técnicos e de negócio
- Atuar de forma colaborativa com times multidisciplinares (engenharia, analytics, produto e negócio)
Requisitos e qualificações
- Experiência em modelagem preditiva, machine learning e análise estatística
- Domínio de Python e/ou R e bibliotecas de ML (scikit-learn, TensorFlow, etc.)
- Experiência com técnicas de clustering, detecção de anomalias e forecasting
- Preferencialmente conhecimento da plataforma Databricks para exposição de ML
- Capacidade de traduzir resultados analíticos em insights de negócio
- Sólido conhecimento em SQL para manipulação e análise de grandes volumes de dados
- Vivência com bibliotecas complementares de ciência de dados (Pandas, NumPy, XGBoost, PyTorch ou similares)
- Conhecimento em engenharia de atributos (Feature Engineering) e, preferencialmente, Feature Store
- Experiência com PySpark e processamento distribuído de dados
- Familiaridade com ambientes cloud, preferencialmente Azure (Azure ML, ADLS, Data Factory)
- Conhecimento em práticas de MLOps (versionamento de modelos, deploy, monitoramento), com vivência em MLflow ou similares
- Capacidade de conduzir análises de forma autônoma, com pensamento crítico e visão de negócio
- Habilidade de comunicação clara e acessível com diferentes públicos
Desejáveis:
- Experiência com dados transacionais e/ou prevenção à fraude
- Vivência em ambientes regulados ou de alta criticidade
- Conhecimento em ferramentas de visualização (Power BI, Tableau ou similares)
- Pós-graduação, mestrado ou doutorado em áreas quantitativas (Estatística, Matemática, Computação, Economia ou afins)
Informações adicionais
- Remuneração competitiva com base na experiência;
- Possibilidade de crescimento na empresa e de participação em projetos estratégicos;
- Ambiente de trabalho dinâmico e desafiador;
- Oportunidade de trabalhar em uma empresa do mercado em plena expansão.
Etapas do processo
- Etapa 1: Cadastro
- Etapa 2: Screening
- Etapa 3: Entrevista Técnica
- Etapa 4: Entrevista com o Cliente
- Etapa 5: Contratação
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A Extractta nasceu com o propósito de transformar tecnologia em resultados reais para empresas de diversos segmentos. Ao longo da nossa trajetória, nos consolidamos como uma consultoria de inovação e tecnologia que une estratégia, pessoas e soluções digitais para apoiar organizações em seus desafios de crescimento e transformação.
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