Cientista de Dados (Projeto Comercial)

Descrição da vaga

Candidate-se rapidamente pelo email: [email protected]
Nível: Analista
Cursos de: Ciência de Dados
Escolaridade: Pós graduação - Ciência de Dados - Cursando
Jornada de trabalho: Segunda à Sexta de 8h às 17h

Benefícios: Auxílio educação de 50,00%, Auxílio para Saúde Mental de 50,00%, Treinamentos e workshops (internos e externos)

Responsabilidades da posição:
Cientista de Dados Sênior (Projeto Comercial)

Sobre o Desafio: Buscamos um perfil analítico para liderar o desenvolvimento de produtos de dados ponta a ponta no setor B2B de alimentos. Você será responsável por transformar desafios de negócio (Elasticidade de Preço, Recomendação e Churn) em modelos de Machine Learning escaláveis e produtizados.

Responsabilidades e Atribuições:

Liderança Técnica: Comandar o ciclo de vida de produtos de dados, desde o refinamento de viabilidade com o time Comercial até a implementação final.

Modelagem Avançada: Desenvolver e otimizar modelos de recomendação de SKUs, classificação de clientes e modelos de regressão para simulações de elasticidade de preço.

MLOps e Implementação: Desenvolver, manter e monitorar modelos em produção, colaborando com Engenheiros de ML na construção de pipelines robustos.

Exploração e Qualidade: Realizar análise exploratória (EDA) profunda e garantir a homologação dos dados corporativos antes da fase de treinamento.

Cultura de Testes: Implementar metodologias de mensuração de impacto, como Testes A/B e Grupos de Controle, para validar as estratégias de CRM.

Disseminação Técnica: Co-construir guildas de Ciência de Dados para elevar o nível técnico da equipe e compartilhar boas práticas.

Requisitos obrigatórios para a posição:
Requisitos e Qualificações:

Formação: Superior completo em áreas de Exatas (Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou correlatos).

Experiência: Sólida trajetória na implementação de modelos de ML (Clusterização, Regressão e Classificação) com foco em resultados de negócio.

Mentalidade: Visão analítica apurada, foco em resolução de problemas e excelente capacidade de comunicação com stakeholders não técnicos.

Obrigatórias:

SQL Avançado: Domínio de ambientes Cloud (Window Functions, Procedures e Otimização de Queries).

Python para Data Science: Experiência com ecossistema Scikit-learn, Pandas, NumPy e bibliotecas de visualização.

Versionamento: Controle de versão com Git.

Metodologia: Conhecimento prático de processos estruturados (ex: CRISP-DM).

Entregas e resultados esperados para a posição: