Data Scientist Pleno

Somos a Gerdau

Somos 30 mil colaboradores, com presença industrial em 10 países. Produzimos aços longos, especiais, planos e minério de ferro para atender cerca de 100 mil clientes de setores da construção civil, indústria, agropecuário, automotivo, energia eólica, óleo e gás, açúcar e álcool, rodoviário e naval. Somos a maior recicladora de sucata ferrosa da América Latina. Somos carros, aviões e pontes que conectam pessoas. Somos casas que registram histórias. Começos e recomeços.

Estamos criando uma nova Gerdau. Empoderando pessoas que constroem o futuro. De forma mais aberta, mais digital, com processos mais simples e fluidos, mais ágil para inovar e ir além. Se você quer construir o futuro com a gente, vem fazer parte do nosso time!

A pessoa que ocupar a posição de Data Scientist PL será responsável por desenvolver e liderar iniciativas analíticas avançadas com forte atuação em Inteligência Artificial Generativa, Machine Learning e/ou Otimização (Pesquisa Operacional). Este profissional atuará na concepção, implementação e validação de soluções analíticas robustas e escaláveis, liderando tecnicamente projetos estratégicos e garantindo entregas com alto impacto para o negócio.

Principais Atividades e Responsabilidades:

• Criação, desenvolver e implementar de modelos analíticos avançados utilizando técnicas de IA Generativa, Machine Learning e/ou Otimização.

• Desenvolver e validar modelos generativos (LLMs, embedding models, sistemas baseados em Retrieval-Augmented Generation).

• Implementar soluções analíticas utilizando modelos preditivos, prescritivos e técnicas de otimização (MILP, heurísticas, metaheurísticas).

• Realizar análises críticas e validação de resultados, garantindo rigor científico e aplicação prática para tomada de decisão.

• Construir pipelines eficientes de processamento e modelagem de dados em larga escala, utilizando frameworks como PySpark, Databricks e ambientes cloud (AWS, Azure).

• Comunicar resultados técnicos complexos de maneira clara e impactante para stakeholders estratégicos.

• Identificar oportunidades de melhoria e inovação analítica que gerem valor tangível ao negócio.

Pré-requisitos:

• Graduação em Computação, Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas correlatas. Pós-graduação é um diferencial.

• Sólida experiência em Ciência de Dados com ênfase em IA Generativa, Machine Learning avançado e Pesquisa Operacional (Otimização).

• Experiência comprovada com modelos generativos e frameworks relacionados (e.g., LangChain, LLaMA, OpenAI, Hugging Face).

• Experiência com técnicas de otimização matemática (MILP, programação linear e não-linear, heurísticas e metaheurísticas).

• Domínio avançado em Python, PySpark e SQL.

• Experiência significativa em plataformas cloud (AWS, Azure) e Databricks.

• Inglês avançado (necessário para interação com materiais, documentação técnica e stakeholders globais).

• Domínio em ferramentas de versionamento de código, especialmente Git.

Competências Técnicas:

• Domínio em bibliotecas de machine learning e deep learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).

• Forte compreensão de conceitos matemáticos e estatísticos aplicados a dados.

• Conhecimento de Docker e integração de sistemas.

• Domínio de técnicas estatísticas para validação e experimentação (testes AB, métricas de avaliação de modelos).

• Capacidade avançada de construir e otimizar pipelines de dados complexos.

• Experiência na criação de dashboards e visualizações de dados estratégicas (Power BI, matplotlib, seaborn).

• Conhecimento em metodologias ágeis e ferramentas de gestão de projetos.

Competências Comportamentais:

• Excelente capacidade de comunicação técnica e não técnica.

• Perfil colaborativo com habilidade comprovada para liderar e influenciar times multidisciplinares.

• Forte pensamento crítico e orientação para solução de problemas.

• Proatividade e autonomia na identificação e resolução de desafios analíticos e tecnológicos.

• Interesse genuíno em conectar soluções analíticas com objetivos estratégicos e impacto em negócios.

Modelo de Trabalho:

O modelo de trabalho será híbrido.

Como parte do processo seletivo, os candidatos que avançarem nas etapas de entrevista realizarão um case técnico específico envolvendo IA Generativa, Machine Learning ou Otimização.

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