Cientista de Dados

DUX Company; Porto Alegre; Presencial; BRL 80.000 - 120.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de análise de dados em Porto Alegre está em busca de um(a) Cientista de Dados Sênior. O profissional será responsável por liderar projetos, desde a exploração de dados até a implementação de modelos preditivos. É essencial ter graduação em áreas correlatas e experiência em ML. O ambiente de trabalho valoriza inovação e conhecimento, ideal para quem busca desafios na indústria.

Qualificações

• Programação avançada em Python e domínio de bibliotecas relevantes.
• Experiência comprovada em desenvolvimento e deploy de modelos de ML.
• Organização e capacidade de gerenciar múltiplos projetos.

Responsabilidades

• Liderar projetos de ciência de dados do início ao fim.
• Fazer análise exploratória e aplicar metodologias adequadas.
• Construir pipelines robustos focados em produção.

Conhecimentos

Programação em Python

Bibliotecas: pandas, numpy, scikit-learn

Comunicação eficaz

Liderança

Analytical thinking

Formação académica

Graduação em Ciência da Computação, Engenharia ou áreas correlatas

Pós-graduação ou especialização em Ciência de Dados

Ferramentas

PyTorch

PySpark

matplotlib

seaborn

Descrição da oferta de emprego

Descrição

Estamos em busca de um(a)Cientista de Dados Sênior, com forte bagagem técnica, olhar crítico e paixão por problemas complexos. Este(a) profissional iráliderar iniciativas ponta a ponta, aplicando desde a exploração e tratamento de dados industriais até a entrega de modelos preditivos e pipelines escaláveis em produção.Se busca um ambiente onde o conhecimento e a inovação estão no centro de tudo, aqui é o lugar. Venha viver grandes indústrias com a gente!

Responsabilidades e atribuições

Organizar, planejar e gerir projetos de ciência de dados
ponta a ponta, desde o entendimento dos objetivos do cliente até o deploy e
monitoramento dos modelos em produção.

Atuar como ponte entre o cliente e o time técnico,
compreendendo as necessidades industriais, definindo escopo, priorizando
entregas e garantindo alinhamento estratégico com o negócio.

Liderar projetos com impacto direto em clientes
industriais, aplicando ciência de dados para resolver problemas reais e
complexos.

Realizar análise exploratória profunda e aplicar
metodologias estatísticas, matemáticas e computacionais adequadas ao contexto
industrial.

Construir pipelines robustos e escaláveis com foco em
produção, cobrindo todas as etapas: pré-processamento, treino, validação,
inferência e monitoramento.

Apoiar a definição e evolução de boas práticas técnicas,
revisões de código, versionamento e padronização dos artefatos analíticos.

Mentorar cientistas de dados plenos e juniores,
promovendo a evolução técnica e a maturidade do squad.

Interagir com stakeholders técnicos e de negócio,
traduzindo desafios em soluções analíticas viáveis, comunicáveis e com impacto
mensurável.

Avaliar e implementar novas ferramentas, frameworks e
metodologias (ML, MLOps, Otimização) que tragam ganhos de eficiência e
escalabilidade.

Participar ativamente das discussões de arquitetura
analítica da Evcomx, colaborando com engenheiros de dados e especialistas em
automação e otimização.

Traduzir objetivos estratégicos dos clientes em modelos
preditivos de alta confiabilidade, com métricas claras de sucesso técnico e de
negócio.

Requisitos e qualificações

Graduação em Ciência da Computação, Engenharia,
Estatística, Matemática, Física, Economia ou áreas correlatas.

Pós-graduação, MBA ou especialização em Ciência de Dados
ou Inteligência Artificial é um diferencial

Programação avançada em Python e domínio de bibliotecas:
pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, seaborn, PyTorch, PySpark

Experiência comprovada em desenvolvimento e deploy de
modelos de ML em produção

Raciocínio analítico apurado e foco em entrega de valor
real para o cliente

Influência técnica com empatia e comunicação eficiente

Capacidade de liderar, promovendo a cultura da empresa

Organização e capacidade de lidar com projetos
simultâneos

Proatividade em identificar melhorias técnicas e de
processo

Visão sistêmica e entendimento do impacto de suas
entregas no negócio dos clientes

Curiosidade e aprendizado contínuo em tecnologia e
mercado industrial