Cientista de Dados

Capitani; São Paulo; Presencial; BRL 180 000 - 280 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Capitani, com atuação híbrida em São Paulo, SP, busca profissional para atuar em projetos de ML e ciência de dados, com foco em estatística, modelagem e produção de modelos.

O(a) candidato(a) trabalhará com Python, SQL e ambientes cloud, contribuindo na implantação, monitoramento e melhoria contínua de soluções de risco, fraude e detecção de anomalias.

Experiência com LGPD, governança de dados e NLP/visão computacional é desejável; inglês técnico é um diferencial.

Qualificações

• Graduação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Física ou áreas correlatas.
• Experiência sólida em Machine Learning, estatística, modelagem preditiva e análise causal.
• Domínio de Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL avançado e Git.
• Experiência com MLOps, deploy, monitoramento e automação de modelos em produção.
• Conhecimento em modelagem para risco, fraude, detecção de anomalias e feature engineering.
• Experiência com ambientes em nuvem (AWS e/ou Azure), Data Warehouse, bancos relacionais e NoSQL.
• Vivência com testes A/B, inferência causal, NLP e/ou Visão Computacional.
• Conhecimento em LGPD, governança de dados e segurança da informação.

Conhecimentos

Machine Learning

Estatística

Modelagem preditiva

Análise causal

NLP

Visão computacional

Inglês técnico

Governança de dados

Segurança da informação

GenAI / LLMs

Formação académica

Graduação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Física

Pós-graduação em Ciência de Dados

Ferramentas

Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn)

SQL avançado

Git

AWS

Azure

Data Warehouse

NoSQL

Descrição da oferta de emprego

Atuação: híbrida em São Paulo / SP

Requisitos

• Graduação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Física ou áreas correlatas
• Experiência sólida em Machine Learning, estatística, modelagem preditiva e análise causal
• Domínio de Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL avançado e Git
• Experiência com MLOps, deploy, monitoramento e automação de modelos em produção
• Conhecimento em modelagem para risco, fraude, detecção de anomalias e feature engineering
• Experiência com ambientes em nuvem (AWS e/ou Azure), Data Warehouse, bancos relacionais e NoSQL
• Vivência com testes A/B, inferência causal, NLP e/ou Visão Computacional
• Conhecimento em LGPD, governança de dados e segurança da informação

Diferenciais

• Experiência em plataformas digitais, fintechs, marketplaces, creator economy ou soluções antifraude
• Conhecimento em GenAI, LLMs, RAG, embeddings e agentes inteligentes
• Experiência com sistemas de recomendação, personalização e modelos de ranking
• Vivência com PyTorch ou TensorFlow aplicados a NLP e Visão Computacional
• Pós-graduação em Ciência de Dados ou áreas quantitativas
• Experiência com dados em streaming e orquestração de pipelines
• Inglês técnico para leitura de documentação e artigos