Cientista de Dados

Vaga: Cientista de Dados

Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados para atuar no desenvolvimento de soluções analíticas e modelos de Machine Learning, contribuindo para a geração de insights estratégicos e otimização dos processos da empresa.

O profissional será responsável por desenvolver modelos preditivos, realizar análises estatísticas, manipular grandes volumes de dados e atuar em conjunto com equipes multidisciplinares para implantação de soluções de Inteligência Artificial.

📍 Local de trabalho: Vila Jaguara – São Paulo/SP (Presencial)

💼 Regime de contratação: CLT

🕐 Jornada: Segunda a sexta-feira, das 08h às 18h.

Principais atividades

Desenvolver, treinar e validar modelos de Machine Learning e Inteligência Artificial;

Construir análises estatísticas e modelos preditivos;

Trabalhar com grandes volumes de dados utilizando Python e PySpark;

Desenvolver soluções utilizando Databricks e AWS SageMaker;

Criar modelos de regressão, classificação e séries temporais;

Monitorar indicadores e métricas de desempenho dos modelos;

Realizar testes, validações e acompanhamento da performance das soluções;

Trabalhar em conjunto com áreas de negócio e tecnologia na implementação de projetos de dados;

Elaborar documentação técnica e apoiar iniciativas de inovação.

Salário e Benefícios

💰 Salário: A combinar.

🎁 Benefícios:

Vale-Transporte;

Vale-Alimentação;

Vale-Refeição Flexível (PicPay);

Refeitório no local;

Fretado;

Estacionamento gratuito;

Wellhub (Gympass) ou TotalPass;

Plataforma Sempre Cuida;

Assistência Médica;

Assistência Odontológica (opcional);

Seguro de Vida;

Kit de Natal;

Descontos em produtos, serviços e instituições de ensino.

Requisitos

Experiência sólida com Python (Pandas, Scikit-learn, PySpark e Statsmodels);

Vivência prática com Databricks e AWS SageMaker;

Conhecimento em Machine Learning e Inteligência Artificial;

Experiência com regressão, classificação, ARIMA, Prophet, Árvores de Decisão, Random Forest, XGBoost, K-Means e DBSCAN;

Conhecimento em métricas de avaliação de modelos (AUC, RMSE, F1-Score, entre outras);

Capacidade de gerenciar atividades e processos de testes de forma estruturada.

Diferenciais

Experiência com MLOps;

MLflow;

Delta Lake;

Automação de pipelines;

Participação em projetos de inovação ou P&D;

Facilidade para atuar em equipes multidisciplinares.