Cientista de Dados | Machine Learning & Produtização

Semantix; São Paulo, Londrina; Remote; BRL 180,000 - 300,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente inclusivo

Diversidade e inclusão

Job summary

Semantix está buscando um Cientista de Dados com perfil técnico para evoluir soluções analíticas existentes, transformar componentes experimentais em soluções robustas e operacionais para consumo corporativo. O papel envolve trabalhar com Engenharia de Dados na evolução de uma solução de Analytics e ML, convertendo protótipos em componentes executáveis e rastreáveis.

O candidato ideal tem experiência prática com Python aplicado a DS/ML, NLP, séries temporais e técnicas de explicabilidade, com

Qualifications

• Experiência com Python aplicado a Data Science e ML.
• Bibliotecas Pandas, NumPy, Scikit-learn e ecossistema ML em Python.
• Experiência com modelagem preditiva, classificação, scoring e avaliação de modelos.

Responsibilities

• Avaliar códigos, modelos e artefatos de Ciência de Dados, buscando reaproveitamento e evolução.
• Evoluir componentes analíticos envolvendo NLP, séries temporais, ranking e scoring.
• Realizar treinamento, validação e backtesting de componentes analíticos.
• Definir métricas para avaliação de desempenho dos modelos.
• Implementar explicabilidade para identificar fatores contribuintes.

Skills

Python para DS

Pandas

NumPy

Scikit-learn

NLP

Time series

Feature engineering

Model validation

MLOps

Databricks

SQL

Model serving

Drift monitoring

Tools

Python ML ecosystem

Job description

Buscamos um(a) Cientista de Dados com perfil técnico e mão na massa, capaz de atuar na evolução de soluções analíticas já existentes, conduzindo desde a avaliação e melhoria dos modelos até sua estruturação para execução recorrente em ambiente corporativo.

O profissional atuará em conjunto com Engenharia de Dados na evolução de uma solução de Analytics e Machine Learning atualmente em estágio de POC, transformando componentes experimentais em uma solução robusta, versionada, monitorada, rastreável e preparada para consumo por aplicações corporativas.

Responsabilidades e atribuições:

• Avaliar códigos, modelos e artefatos de Ciência de Dados existentes, identificando oportunidades de reaproveitamento, evolução e refatoração;
• Evoluir e profissionalizar componentes analíticos envolvendoanálise textual/NLP, séries temporais, mecanismos de ranking e scoring;
• Desenvolver e evoluir processos defeature engineering;
• Realizar treinamento, validação ebacktesting dos componentes analíticos;
• Definir e acompanhar métricas adequadas para avaliação de desempenho dos modelos;
• Implementar mecanismos deexplicabilidade, permitindo identificar fatores contribuintes para scores e classificações;
• Estruturar os modelos paraexecução recorrente e automatizada, deixando o contexto puramente experimental/notebook;
• Trabalhar com versionamento de modelos, datasets, features e configurações;
• Apoiar a implementação demodel serving e disponibilização dos resultados para consumo por outros sistemas;
• Implementar mecanismos básicos de acompanhamento dedrift, estabilidade e performance dos modelos;
• Garantir logs, rastreabilidade das execuções e tratamento adequado de falhas;
• Trabalhar em conjunto com Engenharia de Dados na definição dos datasets analíticos e requisitos de qualidade;
• Produzir documentação técnica e realizar transferência de conhecimento da solução desenvolvida.

Requisitos e qualificações:

• Experiência sólida comPython aplicado a Data Science e Machine Learning;
• Experiência prática com bibliotecas comoPandas, NumPy, Scikit-learn e ecossistema de ML em Python;
• Experiência com modelagem preditiva, classificação, scoring e avaliação de modelos;
• Conhecimento deNLP/análise de dados textuais;
• Conhecimento deséries temporais;
• Experiência com feature engineering e preparação de datasets analíticos;
• Conhecimento de técnicas de explicabilidade de modelos;
• Experiência com validação de modelos, backtesting e definição/análise de métricas;
• Conhecimento deSQL e capacidade de trabalhar diretamente com datasets corporativos;
• Experiência comDatabricks e ambientes de dados em cloud, preferencialmente Azure;
• Conhecimento de práticas deMLOps, incluindo versionamento, deployment/serving, monitoramento e rastreabilidade de modelos;
• Experiência em transformar modelos desenvolvidos em contexto experimental em componentes executáveis de forma automatizada e recorrente.

Perfil esperado:

• Autonomia e capacidade investigativa para compreender e evoluir soluções existentes.
• Proatividade e senso crítico na identificação e resolução de problemas.
• Perfil pragmático, orientado à qualidade e à entrega.
• Boa comunicação e colaboração com equipes técnicas e áreas de negócio.
• Senso de responsabilidade e preocupação com soluções sustentáveis em produção

Na Semantix, valorizamos as pessoas e incentivamos a inovação e o desenvolvimento contínuo, sempre guiados pela ética, transparência e respeito à diversidade e pluralidade.

Acreditamos que a diversidade é essencial para a construção de soluções mais inteligentes e inovadoras. Todas as nossas oportunidades são afirmativas para Pessoas com Deficiência (PCD) e promovemos um ambiente inclusivo, respeitando identidade ou expressão de gênero, orientação sexual, religião, etnia, idade, deficiência, nacionalidade ou qualquer outro aspecto.

Aviso de Proteção de Dados para Candidatos

Ao se candidatar a esta vaga, você declara estar ciente de que seus dados pessoais serão tratados pela Semantix exclusivamente para fins de recrutamento e seleção, conforme descrito em nosso Aviso de Proteção de Dados para Candidatos. O aviso completo está disponível em: https://semantix.ai/wp-content/uploads/2026/10/Aviso_Candidato_RH_Semantix_Outubro.2026.pdf

Informações adicionais

Caso você seja de São Paulo e Região Metropolitana ou Londrina e Região Metropolitana, o contrato de trabalho será na modalidade presencial, com base em São Paulo ou Londrina respectivamente, e os escritórios permanecem disponíveis para utilização sempre que necessário.

Atualmente, a dinâmica das equipes tem sido mais flexível, sendo a atuação definida em conjunto com a liderança conforme as necessidades do projeto e diretrizes da empresa.

Caso haja necessidade de ajustes nesse formato, você será comunicado com antecedência para organização.

O enquadramento formal do cargo seguirá os critérios internos, sendo o registro realizado conforme o Código Brasileiro de Ocupações (CBO).