Cientista de Dados

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

Resumo da oferta

A Capitani Group procura um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning para atuar no desenvolvimento de modelos preditivos e estratégias de análise de dados em São Paulo. O foco é construir soluções de ML robustas, monitorar desempenho e colaborar com equipes de product e engenharia.

O profissional deve ter sólida experiência em ML, estatística, Python, SQL e ambientes em nuvem, com atuação prática em MLOps, experimentos A/B e governança de dados, alinhando-se a melhores práticas de risk e detecção de

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

Python

Machine Learning

SQL

Git

Pandas

NumPy

Scikit-learn

MLOps

NLP

Visão computacional

Inferência causal

Feature engineering

AWS

Azure

LGPD

Data Warehouse

Formação académica

Graduação relevante

Ferramentas

Pandas

NumPy

Scikit-learn

Descrição da oferta de emprego

Requisitos obrigatórios:

• 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.