Formação e Experiência:Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Estatística, Sistemas de Informação ou outras áreas com especialização em dados;Mínimo de 5 anos de experiência com ciência de dados ou funções similares;Experiência comprovada com plataformas de dados em nuvem (AWS, Azure ou Google Cloud);Histórico de liderança ou participação ativa em projetos complexos de ciência de dados e inteligência artificial.Conhecimentos Técnicos:Cloud Computing;Proficiência em modelagem estatística e testes de hipóteses para analisar correlações e inferências em conjuntos de dados;Domínio avançado de Python, bibliotecas de machine learning, conhecimento de SQL e familiaridade com Pyspark;Experiência na realização de testes A/B para avaliar o impacto das novas funcionalidades e otimizações;Conhecimento de bancos de dados relacionais e não relacionais;Habilidade em visualização de dados e storytelling;Capacidade para contribuir com insights analíticos a fim de aprimorar a experiência do usuário;Experiência em Azure e utilização de serviços, tais como: Azure Machine Learning, Azure Functions, Azure DevOps, Serviços Cognitivos do Azure; GCP e seus serviços, tais como: AI Platform e Big Query;Diferenciais:Certificações voltadas para ciência de dados nas plataformas Azure e/ou GCP (ex.
Azure Data Scientist Associate, Advanced Data Analytics);Experiência com LLMs (Large Language Models), incluindo agentes, RAGs e engenharia de prompt; Domínio de bibliotecas de Machine Learning;Conhecimento de MLOPs para integração e entrega contínuas de modelos de IA;Capacidade de se adaptar rapidamente a novas tecnologias e desafios.Habilidades comportamentais:Forte habilidade de solucionar problemas complexos de dados com eficiência e criatividade;Capacidade para resolução de problemas e senso de dono;Orientação para a inovação e busca constante por aprendizado e atualização;Excelente comunicação para traduzir necessidades técnicas e de negócio;Proatividade e senso de urgência para atender demandas críticas;Capacidade de trabalho em equipe e liderança colaborativa;Habilidade para gerenciar múltiplas tarefas e prioridades.Trabalhar com as áreas de negócios e outros stakeholders para entender os requisitos e traduzir esses requisitos em soluções baseadas em dados; Utilizar metodologias Ágeis e CRISP-DM para desenvolvimento de projeto com times multidisciplinares; Realizar análise exploratória de grandes volumes de dados, identificando padrões e tendências relevantes para o negócio; Identificar e analisar correlações entre diferentes variáveis para entender melhor os fatores que impactam os resultados de negócio e aprimorar os modelos; Realizar a seleção de variáveis identificando as mais relevantes e a criação de novas variáveis (features) para melhorar a performance do modelo; Criar e implementar modelos de machine learning, modelos estatísticos, modelos de otimização, modelos de recomendações; Experimentar novas tecnologia voltadas para soluções de IA aplicadas ao negócio; Aprimorar e otimizar modelos existentes; Analisar os resultados dos modelos em produção e fornecer feedback para ajustes e melhorias contínuas; Implementar e monitorar modelos e soluções analíticas em ambientes de produção, garantindo seu desempenho e escalabilidade.