Cientista de Dados Pleno / Sênior - AWS

Digiage; Campinas; Presencial; BRL 180 000 - 320 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Digiage em Campinas busca um(a) Cientista de Dados Pleno/Sênior para desenvolver modelos preditivos, treinar e colocar em produção na AWS. Você integrará um time multidisciplinar com Arquitetos de Dados, Engenheiros de Dados, Modeladores e Analistas Funcionais.

O papel envolve EDA, engenharia de features, benchmarking, deployment e monitoramento de modelos, além de comunicação de resultados para stakeholders técnicos e de negócio.

Qualificações

• Python (pandas, scikit-learn, numpy) ou R
• Experiência prática com frameworks de ML: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow ou PyTorch
• Vivência em AWS incluindo SageMaker, S3, Glue/Athena, Redshift e Lambda/Step Functions
• Conhecimento de SQL avançado
• Experiência com versionamento de modelos e MLOps (MLflow, SageMaker Pipelines)
• Conhecimento em estatística aplicada
• Experiência com Git e boas práticas de código

Responsabilidades

• Desenvolver, treinar, validar e otimizar modelos preditivos de ML alinhados aos objetivos de negócio
• Realizar EDA, tratamento, limpeza e engenharia de features
• Conduzir experimentos de benchmarking de modelos
• Colocar modelos em produção (deploy) usando AWS SageMaker, Lambda e Step Functions
• Monitorar performance em produção (drift, degradação, retraining)
• Documentar processos e resultados para stakeholders técnicos e de negócio
• Colaborar com engenheiros de dados na construção de pipelines ETL/ELT
• Traduzir problemas de negócio em soluções analíticas e apresentar resultados a áreas não técnicas
• Participar de rituais ágeis (dailies, plannings, reviews)

Conhecimentos

Python

R

Pandas

Scikit-learn

XGBoost

LightGBM

TensorFlow

PyTorch

SQL

MLflow

SageMaker

S3

Glue

Athena

Redshift

Lambda

Git

Estatística

Comunicação técnica

Descrição da oferta de emprego

Junte-se à Digiage e ajude a escalar a inteligência artificial com excelência operacional. Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados Pleno / Sênior para atuar em projetos estratégicos, no desenvolvimento de modelos preditivos de Machine Learning em ambiente cloud AWS, integrando um time multidisciplinar de Arquitetos de Dados, Engenheiros de Dados, Modeladores e Analistas Funcionais.

Responsabilidades

• Desenvolver, treinar, validar e otimizar modelos preditivos de Machine Learning (classificação, regressão, séries temporais, etc.) alinhados aos objetivos de negócio
• Realizar análise exploratória de dados (EDA), tratamento, limpeza e engenharia de features
• Selecionar algoritmos adequados e conduzir experimentos comparativos (benchmarking de modelos)
• Colocar modelos em produção (deploy) utilizando serviços AWS (SageMaker, Lambda, Step Functions, etc.)
• Monitorar performance dos modelos em produção (drift, degradação, retraining)
• Documentar processos, metodologias e resultados de forma clara para stakeholders técnicos e de negócio
• Colaborar com Engenheiros de Dados na construção de pipelines de dados (ETL/ELT) que alimentam os modelos
• Traduzir problemas de negócio em soluções analíticas e apresentar resultados de forma acessível para áreas não técnicas
• Participar de rituais ágeis (dailies, plannings, reviews) conforme metodologia do projeto

Requisitos mínimos

• Sólida experiência em Python (pandas, scikit-learn, numpy) e/ou R
• Experiência prática com frameworks de ML: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow ou PyTorch
• Vivência comprovada em ambiente AWS, incluindo: Amazon SageMaker (treinamento e deploy de modelos), S3 (armazenamento de dados), Glue / Athena (catalogação e consultas), Redshift (data warehouse) e Lambda / Step Functions (orquestração)
• Conhecimento de SQL avançado
• Experiência com versionamento de modelos e MLOps (MLflow, SageMaker Pipelines, ou similar)
• Conhecimento em estatística aplicada (testes de hipótese, distribuições, inferência)
• Experiência com Git e boas práticas de código

Diferenciais

• Certificações AWS (AWS Certified Machine Learning – Specialty, AWS Certified Data Analytics)
• Experiência com ferramentas de Data Lineage (Apache Atlas, Collibra, Alation, OpenLineage)
• Vivência em projetos de setor de seguros e financeiro,
• Conhecimento em Databricks
• Autonomia e senso de dono sobre os modelos entregues
• Comunicação clara para traduzir resultados técnicos a públicos não técnicos (C-level, áreas de negócio)
• Capacidade de trabalhar em ambiente multidisciplinar e colaborativo
• Adaptabilidade a diferentes metodologias (Kanban, Scrum) conforme o projeto