Resumo da Vaga: Profissional de Dados responsável por coletar, interpretar e comunicar informações de dados para decisões estratégicas, participando do ciclo de vida de projetos de Data Science. Principais Destaques: 1. Contribuir para decisões estratégicas com análise de dados 2. Desenvolver e treinar modelos de IA e Machine Learning 3. Participar ativamente em todas as cerimônias SCRUM Na Aquarela, desenvolvemos tecnologia que surpreende o mercado, por este motivo, buscamos sempre as melhores pessoas para integrar nosso time. Aqui, você será responsável por reunir, interpretar e comunicar toda informação contida em dados, contribuindo para uma tomada de decisão estratégica e assertiva. **Atividades:** Realizar análise exploratória de dados; Criar modelos matemáticos, estatísticos, analíticos, bottom up e top down; Treinar modelos de IA dos diversos paradigmas com foco no atendimento dos requisitos de negócio; Interagir diretamente com clientes e especialistas de domínio; Realizar a transformação de dados para alimentar estimadores de aprendizagem de máquina; Realizar a concepção e documentação de tabelas em banco de dados; Auxiliar na construção de modelos de ML; Participar no desenvolvimento de ETLs para preparação de dados e pipelines de modelos; Participar de forma engajada em todas as cerimônias do SCRUM como Sprint Planning, a Daily Meeting, a Sprint Review e a Sprint Retrospective; Desenvolver junto aos times comerciais na análise de factibilidade de novos projetos, produtos e soluções; Contribuir com os processos da área, mediante a execução de todos os atos inerentes e demais tarefas correlatas às funções, solicitadas pelo responsável da área. **Requisitos:** Experiência no Ciclo de vida de um projeto de Data Science de ponta a ponta; Manuseio de séries temporais; Ferramentas de visualização de dados; Modelos de Machine Learning; Conhecimento em estatística / Inferência Estatística; Análise de dados estruturados e não estruturados; Conhecimento em modelagem de dados como Kimball e Inmon. **Diferenciais:** Formação acadêmica em Engenharia de Produção Mecânica ou Economia; Mestrado ou doutorado em exatas; Processamento distribuído (Pyspark); Conhecimento em vários tipos de banco de dados (SQL, NoSQL); Ferramentas de avaliação de performance de modelos; Experiência e vivência em projetos de alta complexidade; Familiaridade com Scrum; Familiaridade com ferramentas de desenvolvimento de pipelines como dbt e Dataform.