Pessoa Cientista de Dados

MJV Horizon; Brasil; Remote; BRL 180,000 - 320,000; Full time

Job summary

A MJV Horizon procura um(a) Cientista de Dados Sênior para atuar no desenvolvimento de um projeto estratégico de modelagem preditiva, desde a exploração e preparação de dados até a implantação do modelo em produção.

O(a) candidato(a) ideal possui experiência sólida em ciência de dados, ML, Python e SQL, com capacidade de transformar problemas de negócio em soluções analíticas de alto impacto.

Qualifications

• Experiência sólida em Ciência de Dados e Machine Learning.
• Experiência comprovada no desenvolvimento de modelos preditivos end-to-end.
• Domínio de Python, especialmente Pandas, NumPy e Scikit-learn.
• Conhecimento de técnicas de regressão, classificação e ensemble.
• 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 definição de métricas.
• Capacidade de transformar problemas de negócio em analíticos.

Responsibilities

• Compreender o problema de negócio e traduzi-lo em solução de ciência de dados.
• Exploração, tratamento e preparação de grandes volumes de dados.
• Desenvolver modelos 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 do modelo.
• Trabalhar com áreas de negócio, Engenharia de Dados e ML para implementação.

Skills

Ciência de Dados

Machine Learning

Python

SQL

Feature engineering

Modelos preditivos

Validação de modelos

Comunicação

Análise de dados

Tools

Pandas

NumPy

Scikit-learn

Databricks

Spark

Job description

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 Learning para 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, NumPy 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, LightGBM, CatBoost 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/GenAI, caso aplicável ao projeto.

Perfil esperado

Procuramos uma pessoa sênior, 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 de problema 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.