Lead Data Scientist (Foco em Sust)

Nestlé; São Paulo; Remote; BRL 420,000 - 680,000; Full time

Job summary

A Nestlé Brasil busca um líder técnico para supervisionar a sustentação, evolução e confiabilidade de produtos de Ciência de Dados, ML e IA. Você garantirá disponibilidade, desempenho e segurança de modelos em produção, além de liderar equipes multidisciplinares com foco em SLAs e melhoria contínua.

O papel exige condução de prioridades entre áreas, comunicação eficaz com stakeholders e promoção de melhores práticas em IA e analytics dentro do ecossistema Nestlé.

Qualifications

• Graduação em áreas relacionadas à Tecnologia, Engenharia, Matemática ou estatística.
• Experiência em liderança técnica ou gestão de equipes de Ciência de Dados, ML Engineering, IA ou áreas correlatas.
• Experiência na sustentação, operação e evolução de modelos de ML e aplicações analíticas em ambientes corporativos.
• Experiência em ML Engineering, MLOps e governança do ciclo de vida de modelos em produção.
• Experiência com monitoramento, observabilidade e gestão de incidentes em soluções de IA/ML.
• Experiência com Python, SQL e ecossistemas modernos de Ciência de Dados e ML.
• Experiência em plataformas de Analytics/IA como Databricks, Snowflake ou tecnologias equivalentes.
• Capacidade de traduzir necessidades de negócio em direcionamentos técnicos e conduzir discussões com diferentes níveis de stakeholders.
• Forte comunicação, influência e negociação com stakeholders técnicos, áreas de negócio, parceiros externos e executivos.
• Gestão de prioridades concorrentes e coordenação entre múltiplos times e fornecedores.

Responsibilities

• Liderar tecnicamente a sustentação, evolução e confiabilidade dos produtos de Ciência de Dados, ML e IA.
• Garantir disponibilidade, desempenho, escalabilidade, segurança e continuidade operacional dos modelos e pipelines em produção.
• Atuar como principal responsável pela operação e sustentação do portfólio de modelos analíticos e IA, assegurando SLAs e resolução de incidentes.
• Liderar times responsáveis pela sustentação e evolução dos produtos de dados e IA, definindo prioridades e padrões de qualidade.
• Ser referência técnica para equipes de Data Science, ML Engineering e MLOps, promovendo excelência operacional.
• Estabelecer monitoramento e observabilidade para dados, modelos, pipelines e serviços de inferência.
• Garantir qualidade, relevância e performance através de monitoramento, validação e governança do ciclo de vida.
• Conduzir a priorização de demandas junto às áreas necessárias, alinhando riscos, prazos e valor.

Skills

Liderança técnica

Engenharia ML

MLOps

Python

SQL

CI/CD

Monitoramento

Observabilidade

Education

Graduação em Tecnologia/Engenharia/Matemática/Estatística

Tools

Databricks

Snowflake

CI/CD pipelines

Job description

Resumo da posição:
Localização: Nestlé Sede
Área/Stream: IT & Digital
Reporte: Data Science & AI Manager
Modalidade: Teletrabalho
Existe candidato Mapeado? Não

• Liderar tecnicamente a sustentação, evolução e confiabilidade dos produtos de Ciência de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial da Nestlé Brasil.
• Garantir disponibilidade, desempenho, escalabilidade, segurança e continuidade operacional dos modelos, pipelines de Machine Learning e aplicações analíticas em produção.
• Atuar como principal responsável pela operação e sustentação do portfólio de modelos analíticos e de IA, assegurando o cumprimento de SLAs, a resolução de incidentes e a evolução contínua das soluções.
• Liderar tecnicamente times responsáveis pela sustentação e evolução dos produtos de dados e IA, definindo prioridades, direcionamento técnico e padrões de qualidade.
• Atuar como referência técnica para as equipes de Data Science, Machine Learning Engineering e MLOps, promovendo excelência operacional e melhores práticas.
• Estabelecer e evoluir capacidades de monitoramento e observabilidade para dados, modelos, pipelines e serviços de inferência, assegurando detecção proativa de riscos e degradações.
• Garantir a qualidade, relevância e performance contínua dos modelos através de processos de monitoramento, validação, retraining e governança do ciclo de vida.
• Conduzir a priorização e negociação de demandas junto às áreas necessárias, alinhando expectativas, riscos, prazos e valor gerado pelas soluções.
• Atuar como elo entre áreas de negócio, fornecedores e times técnicos, garantindo alinhamento, comunicação efetiva e tomada de decisão baseada em dados.
• Contribuir com a evolução tecnológica e otimização dos ambientes de IA, promovendo eficiência operacional, escalabilidade e racionalização de custos.
• Promover o desenvolvimento técnico do ecossistema de sustentação de IA e Analytics, fomentando colaboração, compartilhamento de conhecimento e excelência operacional entre equipes internas e parceiros.

O que vai contribuir para seu sucesso?

Requisitos obrigatórios:

• Graduação em áreas relacionadas à Tecnologia, Engenharia, Matemática, Estatística ou correlatas.
• Experiência em liderança técnica ou gestão de equipes de Ciência de Dados, Machine Learning Engineering, Inteligência Artificial ou áreas correlatas, garantindo qualidade técnica, cumprimento de SLAs e entrega de resultados.
• Experiência na sustentação, operação e evolução de modelos de Machine Learning, produtos de IA e aplicações analíticas em ambientes corporativos.
• Experiência em Machine Learning Engineering, MLOps e governança do ciclo de vida de modelos em produção (versionamento, CI/Cd, monitoramento de modelos, retraining...).
• Experiência com monitoramento, observabilidade, confiabilidade operacional e gestão de incidentes em soluções de IA e Machine Learning.
• Experiência com Python, SQL e ecossistemas modernos de Ciência de Dados e Machine Learning.
• Experiência em plataformas de Analytics e IA, como Databricks, Snowflake ou tecnologias equivalentes.
• Capacidade de traduzir necessidades de negócio em direcionamentos técnicos e conduzir discussões com diferentes níveis de stakeholders.
• Forte capacidade de comunicação, influência e negociação junto a públicos técnicos, áreas de negócio, parceiros externos e executivos.
• Experiência na gestão de prioridades concorrentes e coordenação de iniciativas entre múltiplos times e fornecedores.
• Experiência em colaboração com times de Engenharia de Dados, Arquitetura, Governança, Segurança e Produtos de Dados.