Cientista de Dados SR
RemoteBrazil
Job Summary
Develop and optimize allocation and inventory algorithms for product distribution across distribution centers and retail stores. Maintain stock simulators for scenario evaluation, backtesting, and what-if analyses while transforming prototypes into scalable production solutions. Build and manage large-scale data pipelines on AWS to support analytical models, ensuring data quality and performance in production environments. Analyze business metrics such as service levels, stockouts, and turnover rates to generate strategic insights for stakeholders. Collaborate with Data Engineering teams to evolve cloud infrastructure and implement data science best practices.
Required Qualifications
- Graduação completa em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia, Economia ou áreas correlatas
- Experiência sólida em Ciência de Dados, com desenvolvimento e implementação de soluções aplicadas a desafios de negócio
- Conhecimento avançado em Python, incluindo bibliotecas como NumPy e Pandas
- Domínio de SQL para consulta, manipulação e análise de dados
- Conhecimento de estatística e probabilidade aplicadas a modelos de previsão, gestão de estoque e indicadores de nível de serviço
- Experiência com PySpark para processamento e transformação de grandes volumes de dados
- Vivência na construção, manutenção e otimização de pipelines de dados em larga escala
- Experiência com serviços AWS, especialmente Glue e S3
- Capacidade analítica para transformar dados em insights e recomendações estratégicas
- Boa comunicação para interação com áreas de negócio e times técnicos
Desired Qualifications
- Conhecimento em Polars para processamento de dados de alta performance
- Experiência com otimização de performance em Python utilizando Numba (JIT)
- Vivência no desenvolvimento de algoritmos de alocação, otimização e pesquisa operacional
- Experiência com simulação de estoque multi-elo e estratégias de abastecimento
- Conhecimento em Streamlit e Plotly para desenvolvimento de aplicações e visualizações analíticas
- Experiência com Terraform e práticas de Infraestrutura como Código (IaC)
- Vivência com processos e ferramentas de CI/CD
- Conhecimento em AWS Step Functions para orquestração de fluxos de trabalho
- Experiência em liderança técnica de projetos de Ciência de Dados
- Atuação na mentoria e desenvolvimento técnico de cientistas de dados e profissionais da área
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