Cientista de Dados Sênior

Sysmap Solutions; São Paulo; Presencial; BRL 80.000 - 120.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de soluções analíticas em São Paulo está buscando um Cientista de Dados para desenvolver modelos preditivos e prescritivos que melhorem a eficiência logística. O profissional deverá ter experiência em Python, machine learning e conhecimento em estatística. A vaga é ideal para quem busca atuar em um ambiente dinâmico e orientado a resultados, contribuindo para a evolução operacional da empresa.

Qualificações

• Experiência mínima de 3 anos em Data Science ou áreas relacionadas.
• Domínio de bibliotecas de machine learning.
• Capacidade de comunicar resultados técnicos.

Responsabilidades

• Desenvolver modelos preditivos e prescritivos.
• Implementar soluções de machine learning.
• Explorar e analisar dados estratégicos.

Conhecimentos

Python

Algoritmos de machine learning

SQL

Estatística

Comunicação de resultados

Formação académica

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

Ferramentas

scikit-learn

pandas

numpy

matplotlib

seaborn

Power BI

Tableau

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 :

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.