Profissional Consultor Ciências de Dados

Radix; Rio de Janeiro; Presencial; BRL 130 000 - 210 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Radix busca um Profissional Consultor(a) de Ciências de Dados para atuar em projetos complexos, definindo estratégias analíticas e roadmaps, liderando a formulação de problemas e desenvolvendo análises e modelos de machine learning.

O profissional explorará bases de dados, identificará padrões e projetará modelos de classificação, regressão e clustering, definindo KPIs e conduzindo validações. A Radix oferece um ambiente dinâmico com diversos desafios tecnológicos e prazos.

Qualificações

• Definir estratégia analítica e roadmap do projeto de ciência de dados.
• Liderar a formulação de problemas, hipóteses e métricas de sucesso.
• Explorar bases de dados, identificar padrões e testar modelos.

Responsabilidades

• Definir a estratégia analítica e o roadmap da frente de ciência de dados.
• Liderar a formulação do problema, definindo hipóteses, unidades de análise, critérios de comparação, abordagens candidatas e métricas de sucesso.
• Explorar a base de dados e identificar hotspots, padrões recorrentes e diferenças relevantes entre perfis.
• Projetar, testar e interpretar modelos de classificação, regressão, clustering e métodos estatísticos.
• Definir KPIs e conduzir validações in-sample e out-of-sample, avaliando desempenho, explicabilidade e generalização.

Conhecimentos

Estratégia analítica

Liderança técnica

Formulação de problemas

Modelos de machine learning

Ferramentas

Python

SQL

ML framework

Descrição da oferta de emprego

A Radix busca um(a) Profissional Consultor(a) de Ciências de Dados para atuar em projetos complexos, definindo estratégias analíticas e roadmaps, liderando a formulação de problemas, desenvolvendo análises e modelos de machine learning. O profissional será responsável por explorar bases de dados, identificar padrões, projetar e testar modelos de classificação, regressão e clustering, além de definir KPIs e conduzir validações. A Radix desenvolve soluções para empresas de diversos setores, oferecendo um ambiente dinâmico com diferentes desafios tecnológicos e prazos.

Responsabilidades

• Definir a estratégia analítica e o roadmap da frente de ciência de dados, alinhando prioridades técnicas aos objetivos do projeto e às decisões do negócio.
• Liderar a formulação do problema, definindo hipóteses, unidades de análise, critérios de comparação, abordagens candidatas e métricas de sucesso.
• Explorar a base glosado versus não glosado e identificar hotspots, padrões recorrentes e diferenças relevantes entre perfis aceitos e glosados.
• Desenvolver análises de Pareto e segmentações por operadora, unidade, especialidade, procedimento, motivo, etapa da jornada e tempo entre eventos.
• Projetar, testar e interpretar modelos de classificação, regressão, árvores, ensembles, clustering e métodos estatísticos adequados ao problema.
• Definir e validar features que representem divergências, coocorrências, consistência de códigos, mix de itens, maturação do evento e timing entre etapas.
• Definir KPIs e conduzir validações in-sample e out-of-sample, avaliando desempenho, explicabilidade, reprodutibilidade, generalização, vieses, falsos positivos e falsos negativos.
• Traduzir padrões em tipologias operacionais e drivers acionáveis, conectando-os a intervenções de processo, regras, checagens, alertas ou automação.
• Quantificar impacto potencial e apoiar a priorização de iniciativas por valor evitável, frequência, recorrência, replicabilidade e esforço.
• Conduzir pesquisas aplicadas e provas de conceito, selecionando tecnologias e metodologias com critérios claros de aceite, continuidade e escalabilidade.
• Apoiar a integração e a evolução de modelos ou regras analíticas no fluxo operacional, definindo monitoramento, gatilhos de revisão e critérios de segurança.
• Trabalhar em conjunto com engenharia de dados, áreas de negócio, especialistas assistenciais e equipes de tecnologia para garantir consistência e aplicabilidade.
• Liderar discussões técnicas e orientar profissionais juniores e plenos, promovendo boas práticas de código, revisão, documentação, reprodutibilidade e experimentação.
• Comunicar achados complexos de forma clara para públicos técnicos e executivos, explicitando limitações, riscos e implicações para decisão.