Cientista de Dados SR

SysMap Solutions; Brasil; Presencial; BRL 120 000 - 190 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A SysMap Solutions, parte do Grupo SysMap, busca um(a) Cientista de Dados para desenvolver, implementar e evoluir soluções analíticas que impactem a logística e operações. Você trabalhará com dados de distribuição, estoque e demanda, transformando protótipos em soluções escaláveis na nuvem.

Você conduzirá pipelines em larga escala na AWS, aplicará técnicas de estatística, PySpark e Python, e apresentará insights para times de negócio.

Qualificações

• Graduação completa em áreas correlatas (ciência de dados, computação, estatística, engenharia, economia).
• Experiência sólida em Ciência de Dados com soluções aplicadas a negócios.
• Domínio de Python (NumPy/Pandas) e SQL para manipulação de dados.

Responsabilidades

• Desenvolver, implementar e evoluir pipelines de dados e modelos analíticos.
• Transformar protótipos em soluções produtivas, escaláveis e confiáveis.
• Analisar indicadores de negócio e gerar insights para decisões estratégicas.
• Comunicar resultados e recomendações para áreas de negócio e times técnicos.

Conhecimentos

Python

NumPy

Pandas

SQL

Statistics

PySpark

Data pipelines

Comunicação

Formação académica

Bacharelado em Ciência da Computação

Ferramentas

AWS Glue

S3

Terraform

Streamlit

Plotly

Numba

CI/CD

Descrição da oferta de emprego

Você é apaixonado(a) por tecnologia e inovação?

No Grupo SysMap – que reúne SysMap Solutions, TriggoLabs e triggo.ai – acreditamos que grandes resultados nascem de pessoas incríveis.

Somos uma empresa brasileira de tecnologia que, desde 1999, ajuda organizações a superar desafios complexos e acelerar sua transformação digital.

Nossa atuação abrange diversos segmentos, como Telecom, Varejo, Educação, Financeiro, Indústria/Cosméticos e Energia, sempre com foco em soluções inovadoras e de alto impacto.

Responsabilidades e atribuições

• Desenvolver, implementar e evoluir algoritmos de alocação e otimização para distribuição de produtos entre Centros de Distribuição e lojas;
• Manter e aprimorar simuladores de estoque para avaliação de cenários, testes de políticas de reposição e análises de backtest e what-if;
• Transformar protótipos e modelos desenvolvidos em notebooks em soluções produtivas, escaláveis e sustentáveis;
• Construir, manter e otimizar pipelines de dados em larga escala para suportar modelos analíticos e operacionais;
• Analisar indicadores de negócio, como nível de serviço, ruptura, giro de estoque e fill rate, gerando insights para apoiar decisões estratégicas;
• Comunicar resultados, recomendações e oportunidades de melhoria para áreas de negócio e stakeholders;
• Atuar em parceria com equipes de Engenharia de Dados na construção, operação e evolução de pipelines em ambiente cloud (AWS);
• Garantir a qualidade, confiabilidade e performance das soluções analíticas em produção;
• Contribuir para a evolução contínua dos modelos de abastecimento, planejamento e gestão de estoque;
• Participar da definição e implementação de melhores práticas de Ciência de Dados, engenharia analítica e desenvolvimento de soluções escaláveis.

Requisitos e qualificações

• Graduação completa em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia, Economia ou áreas correlatas;
• Experiência sólida em Ciência de Dados, com desenvolvimento e implementação de soluções aplicadas a desafios de negócio;
• Conhecimento avançado em Python, incluindo bibliotecas como NumPy e Pandas;
• Domínio de SQL para consulta, manipulação e análise de dados;
• Conhecimento de estatística e probabilidade aplicadas a modelos de previsão, gestão de estoque e indicadores de nível de serviço;
• Experiência com PySpark para processamento e transformação de grandes volumes de dados;
• Vivência na construção, manutenção e otimização de pipelines de dados em larga escala;
• Experiência com serviços AWS, especialmente Glue e S3;
• Capacidade analítica para transformar dados em insights e recomendações estratégicas;
• Boa comunicação para interação com áreas de negócio e times técnicos.

Diferenciais

• Conhecimento em Polars para processamento de dados de alta performance;
• Experiência com otimização de performance em Python utilizando Numba (JIT);
• Vivência no desenvolvimento de algoritmos de alocação, otimização e pesquisa operacional;
• Experiência com simulação de estoque multi-elo e estratégias de abastecimento;
• Conhecimento em Streamlit e Plotly para desenvolvimento de aplicações e visualizações analíticas;
• Experiência com Terraform e práticas de Infraestrutura como Código (IaC);
• Vivência com processos e ferramentas de CI/CD;
• Conhecimento em AWS Step Functions para orquestração de fluxos de trabalho;
• Experiência em liderança técnica de projetos de Ciência de Dados;
• Atuação na mentoria e desenvolvimento técnico de cientistas de dados e profissionais da área.