Sobre a vaga

Buscamos um perfil analítico para liderar o desenvolvimento de produtos de dados, ponta a ponta, no setor de Logística e suprimentos para a indústria de alimentos.

Você será responsável por transformar desafios de negócio (Previsão de demandas, sistemas de alocação de pedidos e roteirização otimizada) em modelos de Machine Learning escaláveis e geridos com metodologia ágil para gestão de produtos de dados.

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, manter e otimizar sistemas de previsão de demanda, roteirização e alocação de pedidos..
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 da logística.
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 (Séries temporais e otimização) 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).