Cientista de Dados Sênior

SysMap Solutions; Barueri; Híbrido; BRL 80.000 - 120.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em Barueri-SP está buscando um Cientista de Dados para desenvolver modelos avançados que otimizem processos logísticos e antecipem demandas. O candidato ideal deve ter formação em áreas quantitativas e experiência em Data Science, incluindo domínio em Python e machine learning. A vaga oferece um regime de trabalho híbrido, com duas idas ao escritório por semana.

Qualificações

• Experiência mínima de 3 anos em Data Science ou áreas relacionadas.
• Domínio de bibliotecas de ML / DS como scikit-learn, pandas e numpy.
• Experiência com algoritmos de machine learning e manipulação de grandes volumes de dados.

Responsabilidades

• Desenvolver modelos preditivos e prescritivos para otimização de processos.
• Implementar soluções de machine learning e inteligência artificial.
• Colaborar com áreas de negócio para transformar insights em ações.

Conhecimentos

Python

Machine Learning

SQL

Estatística

Análise de Dados

Formação académica

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

Ferramentas

scikit-learn

pandas

TensorFlow

Power BI

AWS

Descrição da oferta de emprego

Cientista de Dados dedicado a impulsionar a evolução e inteligência operacional da Azul Cargo através de soluções analíticas avançadas. Será responsável por desenvolver modelos preditivos e prescritivos que otimizem processos logísticos, antecipem demandas e gerem insights estratégicos para tomada de decisão baseada em dados.

VAGA HÍBRIDA 2 VEZES POR SEMANA NA REGIÃO DE BARUERI-SP!!!

RESPONSABILIDADES :

• Desenvolver modelos preditivos e prescritivos para otimização de processos operacionais e eficiência logística;
• Implementar soluções de machine learning e inteligência artificial aplicadas ao contexto de carga aérea;
• Explorar e analisar dados estratégicos para identificar padrões, tendências e oportunidades de melhoria;
• Apoiar projetos de inovação com técnicas avançadas de análise de dados (forecasting, otimização, simulação);
• Antecipar demandas e comportamentos através de modelagem estatística e algoritmos de aprendizado;
• Colaborar com áreas de negócio para transformar insights em ações e resultados mensuráveis;
• Documentar metodologias, experimentos e resultados de forma clara e acessível.

REQUISITOS : HARD SKILLS :

Obrigatórios :

• Graduação em Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Física ou áreas correlatas;
• Experiência mínima de 3 anos em Data Science ou áreas relacionadas;
• Domínio de Python e bibliotecas de ML / DS (scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib, seaborn);
• Experiência com algoritmos de machine learning (regressão, classificação, clustering, séries temporais);
• Conhecimento sólido de estatística e probabilidade;
• Experiência com SQL e manipulação de grandes volumes de dados;
• Conhecimento de técnicas de feature engineering e seleção de variáveis;
• Capacidade de comunicar resultados técnicos para públicos não-técnicos.

Desejáveis :

• Pós-graduação (Mestrado / Doutorado) em áreas quantitativas;
• Experiência com frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch, Keras);
• Conhecimento de técnicas de otimização (programação linear, heurísticas);
• Experiência com plataformas cloud (AWS, Azure, GCP);
• Conhecimento de ferramentas de MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow);
• Experiência em ambientes de produção e deployment de modelos;
• Conhecimento do setor de aviação, logística ou supply chain;
• Experiência com forecasting de demanda e otimização de rotas;
• Conhecimento de ferramentas de visualização (Power BI, Tableau, Looker).

SOFT SKILLS :

• Pensamento analítico avançado : Capacidade de decompor problemas complexos e estruturar soluções baseadas em dados;
• Curiosidade intelectual : Interesse genuíno em explorar dados e descobrir insights não óbvios;
• Comunicação de insights : Habilidade para contar histórias com dados e influenciar decisões estratégicas;
• Colaboração multidisciplinar : Facilidade para trabalhar com equipes de negócio, engenharia e produto;
• Orientação a resultados : Foco em gerar impacto real no negócio, não apenas modelos tecnicamente perfeitos;
• Aprendizado contínuo : Disposição para se manter atualizado com novas técnicas e tecnologias;
• Criatividade : Capacidade de pensar fora da caixa para resolver problemas de forma inovadora;
• Autonomia : Iniciativa para definir abordagens e conduzir projetos de forma independente.