Cientista de dados - Sênior

SoftDesign; Teletrabalho; BRL 80.000 - 120.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia no Brasil busca um(a) Cientista de Dados SR para liderar projetos analíticos e implementar modelos de aprendizado de máquina. O(a) candidato(a) ideal deverá ter experiência em Python e Databricks, além de habilidades em liderança e comunicação. Oferecemos contrato CLT ou PJ, trabalho remoto, benefícios como auxílio alimentação, plano de saúde e programas de feedback. Se você busca um ambiente dinâmico e valora a diversidade, essa oportunidade é para você!

Serviços

Auxílio alimentação

Plano de saúde

Cultura de Feedback

Bônus por indicação

Escritório em Porto Alegre

Qualificações

• Experiência em construir e implantar modelos de aprendizado de máquina em escala.
• Conhecimento avançado em ferramentas de virtualização de dados.
• Capacidade de navegar por desafios técnicos complexos.

Responsabilidades

• Liderar projetos analíticos de alta complexidade.
• Desenhar e implementar modelos avançados de machine learning.
• Orientar cientistas de dados de menor senioridade.
• Interagir com stakeholders estratégicos.
• Garantir a qualidade e desempenho dos modelos.

Conhecimentos

Experiência em Python

Domínio do ciclo de vida do modelo

Experiência com Databricks

Conhecimento em Denodo

Proficiência em Teradata

Habilidades de liderança

Excelentes habilidades de comunicação

Resiliência e adaptabilidade

Ferramentas

Gitlab

MLflow

Spark

Databricks

Descrição da oferta de emprego

Job description

O que buscamos?

Buscamos umaPessoa Cientista de dados SR para trabalhar em nosso parceiro. Nossa área de Gestão de Outsourcing estará próxima a você, realizando reuniões 1:1 para garantir o alinhamento estratégico, absorção da nossa cultura e a evolução da sua carreira.

Main responsibilities

O que você irá fazer:

• Liderar projetos analíticos de alta complexidade, desde a concepção até a entrega de soluções que geram valor mensurável para a organização.
• Desenhar e implementar modelos avançados de machine learning, considerando aspectos como escalabilidade, governança, fairness e explainability.
• Orientar cientistas de dados de menor senioridade, promovendo capacitação técnica, revisão de entregas e desenvolvimento de carreira.
• Definir padrões técnicos e boas práticas, contribuindo para a maturidade da área e para a consolidação de uma cultura analítica sólida.
• Interagir com stakeholders estratégicos, traduzindo necessidades de negócio em soluções baseadas em dados e influenciando decisões de alto impacto.
• Garantir a qualidade, performance e sustentabilidade dos modelos, monitorando resultados e propondo melhorias contínuas.
• Participar de fóruns estratégicos e técnicos, representando a área de ciência de dados e contribuindo para o alinhamento com a visão organizacional.
• Documentar e compartilha aprendizados, fortalecendo o repositório de conhecimento e promovendo a evolução contínua do time.

Requirements and skills

O que você precisa ter:

• Experiência em Python para construir e implantar modelos complexos de aprendizado de máquina em escala.
• Domínio do gerenciamento do ciclo de vida do modelo de aprendizado de máquina e das melhores práticas de implantação.
• Ampla experiência com Databricks para construção de pipelines de aprendizado de máquina ponta a ponta.
• Conhecimento avançado de ferramentas de virtualização de dados como Denodo para acesso eficiente aos dados.
• Proficiência em Teradata para otimizar o armazenamento de dados e o desempenho de consultas.
• Habilidades de liderança para liderar iniciativas de MLOps e impulsionar a inovação em operações de aprendizado de máquina.
• Pensamento estratégico para alinhar processos MLOps com objetivos e metas de negócio.
• Excelentes habilidades de comunicação e gerenciamento de partes interessadas em todos os níveis da organização.
• Capacidade de navegar por desafios técnicos complexos e fornecer soluções eficazes.
• Resiliência e adaptabilidade para prosperar em um ambiente dinâmico e de ritmo acelerado.

Competências técnicas necessárias

• Modelos de classificação (árvores, ensembles, regressão logística, etc.)
• Métricas de avaliação (AUC, Precision, Recall, F1, KS, etc.)
• Técnicas para lidar com desbalanceamento extremo (SMOTE, undersampling, oversampling)
• Limpeza, transformação e feature engineering
• Conhecimento em dados transacionais e financeiros
• Uso avançado de MLflow para tracking e registro de experimentos
• Unity Catalog para registro dos modelos
• Versionamento de modelos (Validação de métricas, promoção de modelos)
• Model Serving para deploy em produção
• Otimização de hiperparâmetros (Grid Search, Random Search, Hyperopt, Optuna)
• Calibração de thresholds (ex.: CalibratedClassifierCV)
• Spark para processamento em larga escala (SparkSQL, Pyspark)
• Automação de pipelines de treinamento e deploy
• Gitlab para versionamento de projetos
• Databricks como plataforma do desenvolvimento

Additional information

O que oferecemos:

🍽️ Auxílio alimentaçãoe mobilidade;

🩺 Plano de saúde;

🚀 Avaliações semestrais com a perspectiva de crescimento;

🗣️ Cultura de Feedback;

⏸️ Recesso maternidade/paternidade;

💰 Bônus por indicação;

🧠 ZenKlub - duas sessões gratuitas por mês;

Benefício Educação;

Prêmio por tempo de casa;

🖥️ Escritório disponível para coworking em Porto Alegre(RS).

Sobre a contratação

💼Contrato no modelo CLT ou PJ;

👨💻Trabalho Remoto;

Estamos empenhados em construir uma empresa cada vez mais diversa e inclusiva. A vaga é aberta para todas as pessoas. Queremos muita diversidade e conhecimento compartilhado!