Cientista de Dados Sênior

📍 Modelo: Híbrido - 2 dias presenciais em Fortaleza, CE

Buscamos um perfil analítico para liderar o desenvolvimento de produtos de dados, ponta a ponta, no setor de Logística e/ou liderar o desenvolvimento de produtos de dados ponta a ponta no setor B2B de alimentos

Responsabilidades e Atribuições:

Liderança Técnica: Comandar o ciclo de vida de produtos de dados, desde o refinamento de viabilidade com o time Comercial até a implementação final.
Modelagem Avançada: Desenvolver e otimizar modelos de recomendação de SKUs, classificação de clientes e modelos de regressão para simulações de elasticidade de preço.
MLOps e Implementação: Desenvolver, manter e monitorar modelos em produção, colaborando com Engenheiros de ML na construção de pipelines robustos.
Exploração e Qualidade: Realizar análise exploratória (EDA) profunda e garantir a homologação dos dados corporativos antes da fase de treinamento.
Cultura de Testes: Implementar metodologias de mensuração de impacto, como Testes A/B e Grupos de Controle, para validar as estratégias de CRM.
Disseminação Técnica: Co-construir guildas de Ciência de Dados para elevar o nível técnico da equipe e compartilhar boas práticas.

Requisitos e Qualificações:

Formação: Superior completo em áreas de Exatas (Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou correlatos).
Experiência: Sólida trajetória na implementação de modelos de ML (Clusterização, Regressão e Classificação) com foco em resultados de negócio.
Mentalidade: Visão analítica apurada, foco em resolução de problemas e excelente capacidade de comunicação com stakeholders não técnicos.

Obrigatórias:

SQL Avançado: Domínio de ambientes Cloud (Window Functions, Procedures e Otimização de Queries).
Python para Data Science: Experiência com ecossistema Scikit-learn, Pandas, NumPy e bibliotecas de visualização.
Versionamento: Controle de versão com Git.
Metodologia: Conhecimento prático de processos estruturados (ex: CRISP-DM).

Diferenciais:

Orquestração: Experiência com Apache Airflow.
Cloud & ETL: Vivência em integração de dados em nuvem (ex: Qlik, AWS, Azure ou GCP).
Agilidade: Experiência de trabalho em frameworks ágeis (Scrum/Kanban).

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