Cientista De Dados Sênior

Sysmap Solutions; Belo Horizonte; Presencial; BRL 80.000 - 120.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em Belo Horizonte busca um Cientista de Dados dedicado a impulsionar a evolução e inteligência operacional. O profissional será responsável por desenvolver modelos preditivos que otimizem processos logísticos e gerem insights estratégicos para a tomada de decisão. Os candidatos devem ter graduação em áreas quantitativas e experiência em Data Science pelo menos 3 anos. É essencial dominar Python e bibliotecas de machine learning. Benefícios competitivos e ambiente de trabalho dinâmico são oferecidos.

Serviços

Benefícios competitivos

Ambiente de trabalho dinâmico

Qualificações

• Graduação em área quantitativa.
• Experiência mínima de 3 anos em Data Science.
• Domínio de Python e bibliotecas de ML / DS.

Responsabilidades

• Desenvolver modelos preditivos e prescritivos para otimização de processos operacionais.
• Implementar soluções de machine learning aplicadas ao contexto de carga aérea.
• Colaborar com áreas de negócio para transformar insights em ações.

Conhecimentos

Domínio de Python

Estatística e Probabilidade

Machine Learning

SQL

Análise de Dados

Comunicação de Resultados

Visão Analítica

Formação académica

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

Ferramentas

scikit-learn

pandas

numpy

matplotlib

seaborn

TensorFlow

PyTorch

Power BI

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.

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 (REQUISITOS TÉCNICOS):

• 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).li>
• 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.