Profisisonal com sólida experiência como Cientista de Dados com perfil altamente analítico, técnico e hands-on, capaz de atuar de ponta a ponta em todo o ciclo de dados — desde a ingestão e preparação, até a modelagem estatística, experimentação e implementação desoluções do básico ao avançado de ciência de dados e inteligência artificial. Deve ter mais de 4 anos de experiência comprovada em empresas e em projetos de Data Science e IA aplicados a áreas como Recursos Humanos, Logística, Finanças e Comercial, com domínio de técnicas estatísticas, construção de modelos preditivos e desenvolvimento de algoritmos orientados ao negócio.
Dve ter experiência prática em modelagem estatística, machine learning e análise avançada, além de conhecimento sólido em Microsoft Fabric, ferramentas de ETL, Phyton, SQL, Powerbi e/ou outras ferramentas de visualização de dados.
Responsabilidades
- Projetar, desenvolver e implantar modelos de machine learning/deep learning e IA generativa para resolver desafios de negócio em RH, Logística, Finanças e Comercial.
- Realizar análises exploratórias de dados (EDA), modelos estatísticos e modelagem de dados para identificar padrões e oportunidades.
- Mensurar métricas estatísticas e validar performance dos modelos desenvolvidos.
- Construir notebooks em ambientes seguros (Azure, AWS e GCP).
- Colaborar com equipes multifuncionais para traduzir requisitos de negócio em soluções analíticas.
- Manter e apoiar a criação de visualizações de dados no Power BI com foco em Storytelling para disponibilizar insights a stakeholders.
- Utilizar Microsoft Fabric e/ou outras soluções para integração, preparação e gestão de pipelines de dados.
- Garantir escalabilidade, precisão e performance dos modelos implantados.
- Comunicar resultados a partir de cenários complexos de forma clara para públicos técnicos e não técnicos.
- Acompanhar tendências em IA, ciência de dados, melhores práticas e ferramentas/soluções.
Competências Técnicas:
- IA & Machine Learning: Aprendizado supervisionado/não supervisionado, NLP, previsão de séries temporais, algoritmos de otimização.
- Estatística & Matemática: Probabilidade, regressão, classificação, clusterização, testes de hipótese, inferência Bayesiana.
- Forte domínio em ferramentas de ETL, integração e preparação de dados (Microsoft Fabric, SQL, Python, SSIS e ferramentas correlatas).
- Manipulação & Análise de Dados: SQL, R, MLFLOW, Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
- Visualização & Relatórios: Power BI (obrigatório), design de dashboards com foco em Storytelling, experiência em DAX.
- Plataformas de Dados: Microsoft Fabric (obrigatório), Azure Data Lake, Databricks (desejável).
- Cloud: Azure Machine Learning, Azure Synapse Analytics.
- Big Data: Spark, PySpark (desejável).
- Versionamento & Colaboração: Git, GitHub, práticas DevOps e MLOps.
Competências Comportamentais)
- Raciocínio analítico e forte capacidade de resolução de problemas.
- Visão de negócio para alinhar os resultados da ciência de dados com a estratégia organizacional.
- Comunicação clara, traduzindo insights técnicos em linguagem acessível.
- Colaboração e trabalho em equipe com áreas diversas (TI, RH, Finanças, Operações, Comercial).
- Adaptabilidade e curiosidade para aprender continuamente.
- Atenção aos detalhes e foco em qualidade de dados.
- Proatividade na identificação de oportunidades de melhoria.
Formação & Qualificações
- Graduação em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas correlatas (obrigatório).
- Pós-graduação ou Mestrado em Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Business Analytics ou Estatística Aplicada (desejável).
- Certificações em Microsoft Power BI, Fabric Data Engineer Associate, Azure