Cientista de Dados Pleno

UniSoma; Campinas; Hybride; BRL 120 000 - 210 000; Plein temps

Résumé du poste

A UniSoma procura profissional técnico para trabalhar no desenvolvimento de soluções de Ciência e Engenharia de Dados. O papel envolve tratamento de dados, engenharia de features, modelagem preditiva e criação de dashboards em Power BI ou Streamlit.

Você trabalhará junto a consultores de negócio, participando de reuniões de definição de problemas, apresentação de resultados e implantação junto ao cliente. Formação em exatas e forte domínio de Python/SQL são desejáveis.

Qualifications

• Formação sólida em cursos de exatas como Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharias, Física ou áreas quantitativas correlatas.
• Domínio de estatística, matemática e raciocínio lógico aplicados a resolução de problemas de negócio.
• Conhecimento prático de Python, SQL e ferramentas de análise de dados.

Responsabilités

• Desenvolver, validar e otimizar modelos de classificação, séries temporais e clusterização.
• Realizar extração, tratamento e organização de bases complexas para análises e modelagem.
• Construir dashboards e relatórios analíticos com Power BI ou Streamlit.
• Aplicar técnicas analíticas para precificação, elasticidade, churn e forecast de demanda.
• Participar de reuniões com consultores de negócio para definir problemas e validar hipóteses.
• Garantir código limpo e versionado via Git e trabalhar em ambientes de nuvem (AWS/Azure/GCP).

Connaissances

Python

SQL

ML

Feature engineering

Data cleaning

Data visualization

Formation

Estatística / Ciência de Dados

Cursos de exatas

Outils

Git

Spark

Power BI

Streamlit

Description du poste

Objetivo do Cargo

Profissional técnico com perfil hands-on, responsável por atuar no desenvolvimento de soluções de Ciência e Engenharia de Dados. Participará ativamente do tratamento de dados, criação de feature engineering e desenvolvimento de modelos preditivos complexos (focados em inteligência de mercado, churn, previsão de demanda, clusterização e precificação), trabalhando em parceria direta com nossos consultores de negócio em projetos de advanced analytics.

Principais Responsabilidades

• Modelagem Preditiva e Estatística: Desenvolver, validar e otimizar modelos de classificação (ex: churn), séries temporais (ex: forecast de demanda) e clusterização.
• Engenharia e Tratamento de Dados: Realizar a extração, tratamentos - limpeza, criação e seleção de variáveis - e estruturação de bases complexas para análises e modelagem.
• Visualização e Dashboarding: Construir e manter painéis consolidando os principais KPIs do projeto (utilizando Power BI ou Streamlit).
• Inteligência de Mercado & Pricing: Aplicar técnicas analíticas e estatísticas para problemas de precificação, elasticidade, churn, forecast de demanda e automação de processos.
• Parceria com o Cliente e Negócio: Atuar em conjunto com um consultor de negócios, participando de reuniões de definição do problema, acompanhamento do projeto - com apresentações técnicas para demonstrar a evolução das entregas e validar hipóteses - e implantação no ambiente do cliente.
• Versionamento e Boas Práticas: Garantir código limpo e reprodutível, documentado e versionado via Git.

Formação e Perfil

• Formação sólida em cursos de exatas como Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharias, Física ou áreas quantitativas correlatas.
• Domínio de conceitos fundamentais de estatística, matemática e raciocínio lógico aplicados à resolução de problemas de negócio.

Requisitos Técnicos

Linguagens & Consulta: Domínio prático de Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn, etc.) e SQL para manipulação e análise de dados.

• Modelagem Preditiva: Experiência com algoritmos de Machine Learning e Séries Temporais (ex: XGBoost, LightGBM, SARIMA, Prophet, Kmeans, etc).
• Engenharia de Dados: Experiência com higienização de bases e feature engineering (Pandas, Spark)
• Visualização de Dados: Prática na criação de dashboards e relatórios analíticos (Power BI, Streamlit, etc).
• Infraestrutura e Versionamento: Conhecimento de Git e familiaridade com ambientes em Nuvem (AWS, Azure ou GCP, Databricks).

Diferenciais

• Conhecimento prático ou teórico em conceitos de Pricing e Elasticidade de Preço.
• Experiência prévia com projetos em áreas de Inteligência de Mercado.
• Vivência em técnicas de GenAI / LLMs.
• Noções de técnicas de explicabilidade de modelos.

Competências Comportamentais

• Capacidade de Resolução de Problemas: Autonomia para encarar desafios computacionais e estruturar dados "bagunçados".
• Comunicação Didática e Storytelling: Habilidade para apresentar avanços técnicos e evolução de modelos para o cliente e áreas parceiras.
• Trabalho Colaborativo: Facilidade para atuar em dupla com o Consultor de Negócios, traduzindo métricas técnicas em entregáveis de valor.