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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

  1. Etapa 1: Cadastro
  2. Etapa 2: Screening
  3. Etapa 3: Entrevista Técnica
  4. Etapa 4: Entrevista com o Cliente
  5. Etapa 5: Contratação

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