Anúncio de emprego Cientista de Dados

Cientista de Dados Sênior: nModelo de contratação: PJnModelo de atuação: Híbrido 3x presencialnLocal: Rua Henri Dunant, Santo Amaro, São Paulo – SPnData para início: ImediatonColetar, processar e tratar dados de diferentes fontes e formatos. Construir modelos preditivos, estatísticos e de Machine Learning. Criar visualizações e dashboards para interpretação de dados. Realizar análises exploratórias e identificar padrões e tendências. Apoiar áreas de negócio com insights baseados em dados. Garantir qualidade, confiabilidade e governança dos dados utilizados. Automatizar processos de análise e geração de relatórios. Documentar processos, modelos e métricas para replicabilidade. Colaborar com equipes multidisciplinares (TI, Produto, Marketing, Financeiro).nRESPONSABILIDADES PRINCIPAISnVivência com projetos modelagem, estatística, Machine Learning e Business Analytics.nExperiência em implementação de modelos de predição e análise de grande volume de dados.nGraduação em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, TI ou áreas correlatas.nPós-graduação, MBA ou especialização em Data Science, Machine Learning, Analytics ou Inteligência Artificial.nCertificações desejáveis: Data Science/ Machine Learning (ex.: Microsoft, Google, IBM, DataCamp)/ Big Data & Analytics (ex.: Databricks, AWS, Azure ML)nREQUISITOSnPensamento analítico e crítico.nComunicação clara e objetiva com áreas de negócio e TI.nProatividade e autonomia.nCuriosidade e postura investigativa.nColaboração em equipes multidisciplinares.nCapacidade de traduzir modelos complexos em insights acionáveis.nFoco em resultados e melhoria contínua.nHabilidades Técnicas:nPython, R e SQL avançado.nMachine Learning, estatística e modelagem preditiva.nBig Data: Spark, Hadoop, Databricks.nFerramentas de visualização: Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn.nBancos de dados relacionais e não relacionais (SQL Server, PostgreSQL, MongoDB).nETL/ELT e pipelines de dados.nCloud computing: AWS, Azure, GCP. – Documentação de modelos, processos e resultados.