Cientista de Dados Pleno

Descrição

Resumo da Vaga: Traduzir desafios de negócio em soluções inteligentes baseadas em Machine Learning, colaborando com diversas equipes para desenvolver, implementar e monitorar modelos em produção. Principais Destaques: 1. Resolver problemas de negócio com Machine Learning 2. Desenvolver, otimizar e implementar modelos de ML em produção 3. Colaborar e inovar em soluções baseadas em dados **Missão do Cargo** Traduzir desafios de negócio em soluções inteligentes baseadas em Machine Learning (ML). Você colaborará de perto com diversas equipes (Engenharia, Produto, Negócios) para identificar oportunidades, desenvolver modelos robustos e implementá\-los em produção, gerando impacto real e valor tangível para nossos produtos e clientes. **Quais serão suas responsabilidades?** * Resolver Problemas: Transformar problemas de negócio em projetos claros e bem definidos de Machine Learning. * Colaborar: Trabalhar em conjunto com Engenheiros de Dados, Product Managers e Analistas de Negócios para identificar e validar oportunidades onde ML pode fazer a diferença. * Desenvolver Modelos: Projetar, treinar, validar e otimizar modelos de Machine Learning (usando técnicas como árvores de decisão, redes neurais, aprendizado supervisionado/não supervisionado, etc.), com foco na qualidade da engenharia de features e na análise crítica dos resultados. * Implementar Soluções: Colocar modelos de ML em produção, monitorar seu desempenho e garantir que eles entreguem o valor esperado em ambientes reais. * Experimentar e Inovar: Conduzir experimentos, desenvolver protótipos (PoCs) e testar novas abordagens para resolver problemas complexos com dados. * Disseminar Conhecimento: Criar documentação técnica, compartilhar aprendizados e contribuir para a cultura de dados e ML na empresa, possivelmente através de apresentações ou treinamentos internos. **O que esperamos de você:** * Fundamentos Sólidos: Excelente base em estatística, matemática e nos princípios de Machine Learning. * Programação: Proficiência em programação, especialmente Python e suas bibliotecas principais para Data Science (ex: Pandas, NumPy, Scikit\-learn). * Experiência Prática: Experiência comprovada na construção e implementação de modelos de ML em projetos reais, utilizando frameworks populares (ex: TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit\-learn). * Boas Práticas: Familiaridade com boas práticas de desenvolvimento de software (versionamento com Git, testes) e MLOps. Noções de otimização de performance (CPU/GPU, memória, I/O). * Mindset: Proatividade, curiosidade, pensamento analítico e um forte desejo de entender como ML/IA podem impactar positivamente o negócio. * Comunicação: Habilidade para comunicar ideias complexas de forma clara para diferentes públicos. * Formação: Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas. **Diferencial:** * Cloud Computing: Experiência com plataformas de nuvem, especialmente Google Cloud Platform (GCP) e seus serviços (Vertex AI, BigQuery, Dataflow, Dataproc). * NLP: Conhecimento e/ou experiência com Processamento de Linguagem Natural. * Big Data: Experiência no processamento de grandes volumes de dados com ferramentas como Spark, Beam ou Dask. Familiaridade com Data Lakes e Data Warehouses modernos. * Ética em IA: Consciência sobre as implicações éticas, de privacidade e explicabilidade (XAI) no uso de Inteligência Artificial. * Acadêmico: Pós\-graduação (Mestrado ou Doutorado) em áreas relacionadas.