Pessoa Cientista De Dados

MJV Horizon; Brasília; Sur place; BRL 180 000 - 280 000; Plein temps

Résumé du poste

A MJV Horizon procura um(a) Cientista de Dados Sênior para liderar projeto estratégico de modelagem preditiva, desde exploração de dados até implantação em produção.

Você atuará junto a times de Engenharia de Dados, BI e negócio, com autonomia para propor soluções, validar métricas e comunicar resultados a públicos técnicos e não técnicos. Você trabalhará em Brasília, DF, com foco na entrega de modelos estáveis, escaláveis e com governança de dados.

Qualifications

• Experiência sólida em Ciência de Dados e ML.
• Desenvolvimento end-to-end de modelos preditivos.
• Domínio de Python e bibliotecas Pandas, NumPy e Scikit-learn.
• Conhecimento de técnicas de regressão, classificação e ensembles.
• Conhecimento de estatística, probabilidade e avaliação de modelos.
• Experiência com SQL e manipulação de dados.
• Feature engineering e tratamento de dados.
• Validação cruzada, tuning de hiperparâmetros e métricas.
• Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções analíticas.
• Boa comunicação e trabalho autônomo.

Responsabilités

• Compreender o problema de negócio e traduzi-lo em solução de ciência de dados.
• Realizar exploração, tratamento e preparação de grandes volumes de dados.
• Desenvolver modelos preditivos para previsão e classificação.
• Definir variáveis, realizar feature engineering e seleção de atributos.
• Avaliar, comparar e otimizar diferentes algoritmos.
• Definir métricas de avaliação e conduzir a validação dos modelos.
• Identificar riscos de overfitting e data leakage.
• Documentar premissas, metodologia, resultados e limitações.

Connaissances

Data science

ML end-to-end

Python

Feature engineering

Cross-validation

Hyperparameter tuning

Statistics

Communication

Autonomia

Outils

SQL

Databricks

Spark

SHAP

XGBoost

LightGBM

AWS

GCP

Azure

Description du poste

Cientista de Dados Sênior

Objetivo da posição

Buscamos um(a) Cientista de Dados Sênior para atuar no desenvolvimento de um projeto estratégico de modelagem preditiva , desde a exploração e preparação dos dados até o desenvolvimento, validação e implantação do modelo em ambiente produtivo.

Principais responsabilidades

• Compreender o problema de negócio e traduzi-lo em uma solução de Ciência de Dados;
• Realizar exploração, tratamento e preparação de grandes volumes de dados;
• Desenvolver modelos estatísticos e de Machine Learningpara previsão e classificação;
• Definir variáveis, realizar feature engineering e seleção de atributos;
• Avaliar, comparar e otimizar diferentes algoritmos e abordagens;
• Definir métricas de avaliação e conduzir a validação dos modelos;
• Identificar riscos de overfitting, data leakage e outros problemas de modelagem;
• Documentar premissas, metodologia, resultados e limitações do modelo;
• Trabalhar em parceria com áreas de negócio, Engenharia de Dados e Engenharia de Machine Learning;
• Apoiar a implementação e disponibilização do modelo em produção;
• Monitorar performance, estabilidade e evolução do modelo após sua implantação;
• Apresentar resultados e recomendações de forma clara para públicos técnicos e não técnicos.

Requisitos

• Experiência sólida em Ciência de Dados e Machine Learning ;
• Experiência comprovada no desenvolvimento de modelos preditivos end-to-end ;
• Domínio de Python , especialmente bibliotecas como Pandas, Num Py e Scikit-learn;
• Conhecimento de técnicas de regressão, classificação, árvores de decisão, ensemble methods e/ou outros algoritmos de Machine Learning;
• Conhecimento de estatística, probabilidade e avaliação de modelos;
• Experiência com SQL e manipulação de dados;
• Conhecimento de técnicas de feature engineering e tratamento de dados;
• Experiência com validação cruzada, tuning de hiperparâmetros e definição de métricas;
• Capacidade de transformar problemas de negócio em problemas analíticos;
• Boa comunicação e capacidade de trabalhar de forma autônoma.

Diferenciais

• Experiência com XGBoost, Light GBM, Cat Boost ou modelos de séries temporais ;
• Experiência com cloud (AWS, Azure ou GCP);
• Conhecimento de MLOps e ferramentas de deploy/monitoramento de modelos;
• Experiência com Databricks, Spark ou ambientes de processamento distribuído;
• Conhecimento de técnicas de explicabilidade de modelos, como SHAP;
• Experiência em projetos de previsão em produção;
• Conhecimento de LLMs/Gen AI, caso aplicável ao projeto.

Perfil esperado

Procuramos uma pessoasênior, analítica e orientada a resultados , capaz de conduzir o projeto com autonomia, questionar premissas, propor soluções e fazer a ponte entre necessidades de negócio e soluções técnicas.

É importante ter capacidade para atuar em um cenário deproblema aberto , no qual será necessário explorar os dados, definir a abordagem de modelagem, estabelecer critérios de sucesso e recomendar a melhor solução para o negócio.

Pessoa cientista de dados Brasília, DF, BR