ANALISTA DE DADOS SÊNIOR (DATA SCIENCE & ANALYTICS )

Cooperflora; São Paulo; Híbrido; BRL 246 000 - 446 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Biolab está recrutando um Analista de Dados com perfil híbrido, para transformar dados em decisões de negócio, combinando estatística sólida, ML e capacidade analítica. O(a) profissional atuará desde exploração de dados até construção de pipelines, monitoramento de modelos e entrega de soluções analíticas.

O(a) candidato(a) trabalhará com Python, SQL avançado e plataformas de dados na nuvem, contribuindo para projetos ponta a ponta e para a evolução da governança de dados.

Qualificações

• Graduação em Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Economia ou áreas correlatas.
• Pós-graduação ou especialização em Data Science, Estatística, Analytics ou Machine Learning será considerado diferencial.
• Experiência em análise de dados e em projetos de Machine Learning aplicado.
• Experiência na condução de projetos analíticos de ponta a ponta, desde a definição do problema de negócio até a implementação da solução e apresentação dos resultados.
• Experiência na tradução de demandas de negócio em soluções analíticas baseadas em dados.
• Estatística aplicada, incluindo probabilidade, inferência estatística, testes de hipótese, regressão e séries temporais.
• Machine Learning supervisionado e não supervisionado, contemplando feature engineering, validação de modelos e avaliação de desempenho por métricas estatísticas (Precision, Recall, F1-Score, AUC, RMSE, entre outras).
• Programação em Python (Pandas, Scikit-Learn, NumPy, Statsmodels);
• SQL avançado para consulta, transformação e manipulação de grandes volumes de dados.
• Conhecimento em Databricks e/ou Snowflake.

Responsabilidades

• Conduzir análises exploratórias e estatísticas avançadas por meio da aplicação de métodos quantitativos, técnicas estatísticas e ferramentas analíticas, visando obter insights que apoiem a tomada de decisão e contribuam para o alcance dos objetivos do negócio.
• Desenvolver, treinar, validar, monitorar e implementar modelos de Machine Learning (classificação, regressão, clustering, forecasting, entre outros) utilizando bases de dados estruturadas e não estruturadas, com o objetivo de aumentar a assertividade das previsões e otimizar os processos de negócio.
• Desenvolver e aprimorar pipelines de dados, features e processos analíticos por meio de plataformas de dados em nuvem e ferramentas especializadas, para aumentar a eficiência, a qualidade e a disponibilidade das informações.
• Analisar desafios de negócio por meio da interpretação de dados, requisitos e indicadores, a fim de desenvolver soluções analíticas e estatísticas que contribuam para decisões estratégicas baseadas em evidências.
• Planejar e executar experimentos, testes A/B e estudos estatísticos por meio da definição de hipóteses, métricas e critérios de avaliação, para obter resultados confiáveis que orientem melhorias e decisões de negócio.
• Desenvolver e acompanhar métricas, indicadores e KPIs em conjunto com as áreas de negócio, Produto e Engenharia de Dados, com o objetivo de monitorar resultados, facilitar a tomada de decisão e promover a melhoria contínua.
• Elaborar e organizar a documentação de metodologias, premissas, modelos e resultados por meio de registros estruturados e padronizados, visando preservar o conhecimento e facilitar a replicação das análises.
• Orientar e treinar equipes internas por meio da disseminação de boas práticas de estatística, ciência de dados e Machine Learning, com o objetivo de estimular o desenvolvimento técnico e promover a maturidade analítica da organização.
• Apoiar a evolução da arquitetura analítica, governança de dados e processos de MLOps por meio da avaliação e implementação de melhorias técnicas, a fim de aumentar a escalabilidade, a confiabilidade e a eficiência das soluções de dados.

Conhecimentos

Estatística aplicada

Python

SQL

ML supervisionado

ML não supervisionado

Pipelines de dados

Análise de dados

Experimentação estatística

Interpretação de dados para negócio

Comunicação de resultados

Formação académica

Graduação em Estatística/Ciência da Computação/Engenharia/Matemática/Economia

Pós-graduação em Data Science/Estatística/Analytics ou ML

Ferramentas

Databricks

Snowflake

Git

AWS/GCP/Azure

Descrição da oferta de emprego

Somos uma empresa brasileira, com presença internacional, que traz a inovação em seu DNA!

Na Biolab, acreditamos que equipes diversas constroem resultados mais sólidos e transformadores. Valorizamos a inclusão e a diversidade em todas as nossas posições. Por isso, incentivamos a candidatura de pessoas com deficiência e de todas as identidades, histórias e origens.

Buscamos um(a) Analista de Dados com perfil híbrido, combinando sólida base estatística, experiência prática em Machine Learning e forte capacidade analítica para transformar dados em decisões de negócio. Essa pessoa atuará com foco técnico-estatístico - da exploração e modelagem de dados à construção de pipelines e monitoramento de modelos.

O QUE ESPERAMOS DE VOCÊ:

• Graduação em Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Economia ou áreas correlatas;
• Pós-graduação ou especialização em Data Science, Estatística, Analytics ou Machine Learning será considerada um diferencial;
• Experiência em análise de dados e em projetos de Machine Learning aplicado;
• Experiência na condução de projetos analíticos de ponta a ponta, desde a definição do problema de negócio até a implementação da solução e apresentação dos resultados;
• Experiência na tradução de demandas de negócio em soluções analíticas baseadas em dados;
• Estatística aplicada, incluindo probabilidade, inferência estatística, testes de hipótese, regressão e séries temporais;
• Machine Learning supervisionado e não supervisionado, contemplando feature engineering, validação de modelos e avaliação de desempenho por métricas estatísticas (Precision, Recall, F1-Score, AUC, RMSE, entre outras).
• Programação em Python (Pandas, Scikit-Learn, NumPy, Statsmodels);
• SQL avançado para consulta, transformação e manipulação de grandes volumes de dados.
• Conhecimento em plataformas de dados em nuvem, sendo obrigatória experiência em pelo menos uma das seguintes tecnologias: Databricks ou Snowflake.
• Conhecimento em modelagem de dados, otimização de consultas e processamento distribuído.

CONHECIMENTOS DESEJÁVEIS:

• Conhecimento em ambientes de computação em nuvem (AWS, Azure ou GCP).
• Conhecimento em práticas e ferramentas de MLOps para implantação, monitoramento e gestão do ciclo de vida de modelos.
• Familiaridade com versionamento de código utilizando Git e boas práticas de desenvolvimento.

DIFERENCIAIS:

• Experiência com Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural (NLP).
• Certificações Databricks e/ou Snowflake.
• Participação em competições de ciência de dados (ex.: Kaggle).
• Contribuições para projetos Open Source.
• Vivência em metodologias ágeis e desenvolvimento de produtos digitais.

CONFIRA ABAIXO AS PRINCIPAIS ATIVIDADES DESTA POSIÇÃO:

• Conduzir análises exploratórias e estatísticas avançadas por meio da aplicação de métodos quantitativos, técnicas estatísticas e ferramentas analíticas, visando obter insights que apoiem a tomada de decisão e contribuam para o alcance dos objetivos do negócio;
• Desenvolver, treinar, validar, monitorar e implementar modelos de Machine Learning (classificação, regressão, clustering, forecasting, entre outros) utilizando bases de dados estruturadas e não estruturadas, com o objetivo de aumentar a assertividade das previsões e otimizar os processos de negócio;
• Desenvolver e aprimorar pipelines de dados, features e processos analíticos por meio de plataformas de dados em nuvem e ferramentas especializadas, para aumentar a eficiência, a qualidade e a disponibilidade das informações;
• Analisar desafios de negócio por meio da interpretação de dados, requisitos e indicadores, a fim de desenvolver soluções analíticas e estatísticas que contribuam para decisões estratégicas baseadas em evidências;
• Planejar e executar experimentos, testes A/B e estudos estatísticos por meio da definição de hipóteses, métricas e critérios de avaliação, para obter resultados confiáveis que orientem melhorias e decisões de negócio;
• Desenvolver e acompanhar métricas, indicadores e KPIs em conjunto com as áreas de negócio, Produto e Engenharia de Dados, com o objetivo de monitorar resultados, facilitar a tomada de decisão e promover a melhoria contínua;
• Elaborar e organizar a documentação de metodologias, premissas, modelos e resultados por meio de registros estruturados e padronizados, visando preservar o conhecimento e facilitar a replicação das análises;
• Orientar e treinar equipes internas por meio da disseminação de boas práticas de estatística, ciência de dados e Machine Learning, com o objetivo de estimular o desenvolvimento técnico e promover a maturidade analítica da organização;
• Apoiar a evolução da arquitetura analítica, governança de dados e processos de MLOps por meio da avaliação e implementação de melhorias técnicas, a fim de aumentar a escalabilidade, a confiabilidade e a eficiência das soluções de dados.

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