Cientista de Dados Pleno

Descrição

Sobre a vaga Buscamos um(a) **Cientista de Dados Pleno** com forte pegada em Machine Learning para desenvolver e colocar em produção modelos que geram impacto direto no negócio — de previsão de demanda a soluções de NLP e embeddings sobre nosso catálogo e dados comerciais. Você vai atuar próximo das áreas de negócio e do time de Engenharia de Dados, transformando problemas reais em modelos confiáveis, mensuráveis e em produção. Não é uma vaga só de notebook: esperamos que você acompanhe o ciclo do problema à entrega, com cuidado em validação, métricas e manutenção. **Responsabilidades** Desenvolver, validar e colocar em produção modelos de Machine Learning supervisionados e não\-supervisionados (forecasting, classificação, propensão, segmentação). Construir soluções de NLP e embeddings — por exemplo, matching e enriquecimento de catálogo de produtos por similaridade semântica, classificação e extração a partir de descrições textuais. Realizar feature engineering e preparação de dados em escala diretamente sobre o data warehouse. Definir métricas de avaliação adequadas a cada problema, conduzir experimentação rigorosa (baseline, validação, testes) e comunicar resultados de forma clara para áreas técnicas e de negócio. Acompanhar o desempenho dos modelos em produção e propor melhorias (drift, reentrenamento, otimização). Colaborar com Engenharia de Dados na construção de pipelines confiáveis e no deploy das soluções. Documentar premissas, decisões e limitações dos modelos. **Requisitos** Experiência consolidada atuando como Cientista de Dados com entregas reais em produção. Python sólido para ciência de dados (pandas, NumPy, scikit\-learn e similares). SQL avançado e conforto trabalhando com grandes volumes de dados. Domínio prático de modelagem de ML: seleção de algoritmos, validação, métricas e diagnóstico de modelos. Experiência com NLP e/ou embeddings (vetorização de texto, similaridade semântica, modelos de linguagem). Boas práticas de versionamento (Git) e organização de código. Pensamento crítico sobre dados: capacidade de questionar premissas, identificar vieses e validar resultados antes de confiar neles. Boa comunicação — explicar trade\-offs e resultados para públicos técnicos e não\-técnicos. Diferenciais Experiência com Snowflake, especialmente Cortex (funções vetoriais, funções de LLM, Cortex Search). Vivência com modelos de embeddings multilíngues (ex.: multilingual\-e5, bge\-m3, BERTimbau) e abordagens híbridas (BM25 \+ dense). Familiaridade com o ecossistema Azure e com Power BI / Microsoft Fabric. Noções de MLOps (versionamento de modelos, monitoramento, CI/CD para ML). Experiência em forecasting de demanda e séries temporais. Conhecimento de domínio em bens de consumo (FMCG/CPG) e temas comerciais como Revenue Growth Management, pricing e promoções.