**Descrição:** **Para mandar bem, você precisa apresentar:** Gradação Completa em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, Economia ou áreas afins; Pós\-graduação ou mestrado em Ciência de Dados, IA ou áreas quantitativas; Experiências em projetos de ciência de dados e análise preditiva; Conhecimento em programação em Python (Pandas, NumPy, Scikit\-learn, TensorFlow, PyTorch), SQL e bancos de dados relacionais e não relacionais, Big Data com PySpark, Power BI e ambientes de nuvem AWS; Conhecimento em MLOps (MLflow, Airflow, CI/CD), IA Generativa e LLMs, modelagem estatística, preditiva e prescritiva, técnicas de NLP, classificação, regressão e clusterização, além de boas práticas de versionamento, documentação, governança de dados e integração entre pipelines de dados e sistemas corporativos; Conhecimento avançado em estatística, machine learning e manipulação de dados desejável; Experiência em ambientes industriais e corporativos diferencial; Disponibilidade para atuar presencialmente em Belo Horizonte/MG Olha só como você vai contribuir com o time de Engenharia de Dados: **Conduzindo projetos de ciência de dados de ponta a ponta:** definindo o problema, coletando e tratando dados, modelando, validando e implantando, além de desenvolvendo e implementando modelos de Machine Learning, IA Generativa e estatística para previsão, otimização, segmentação e recomendação; Estruturando pipelines de dados e automações analíticas, garantindo eficiência, qualidade e rastreabilidade dos processos, assim como construindo e mantendo dashboards estratégicos e relatórios executivos para assegurar consistência e confiabilidade das informações; Traduzindo necessidades das áreas de negócio em soluções analíticas com impacto mensurável em resultados operacionais e financeiros, realizando análises exploratórias, estudos de correlação e causalidade para identificar padrões, tendências e oportunidades; Apoiando a definição e aplicação de boas práticas de MLOps e governança de modelos, atuando como referência técnica, promovendo o compartilhamento de conhecimento e a evolução do time de dados; Garantindo comunicação clara e storytelling de resultados para públicos técnicos e executivos, mantendo\-se atualizado sobre tendências em ciência de dados, IA, ferramentas e metodologias emergentes. 2512240202491812126