Especialista em Ciências de Dados
Hybrid · São Paulo, São Paulo, Brazil
Job Summary
Especialista em Ciências de Dados para analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, desenvolver modelos analíticos, preditivos e exploratórios; aplicar ferramentas de IA generativa e analítica para automação, análise e apoio à decisão; construir POCs e MVPs orientados a dados em parceria com times de negócio e tecnologia; validar hipóteses, identificar padrões e gerar insights estratégicos; preparar, limpar e organizar dados para análises avançadas; documentar modelos, análises e resultados de forma clara; atuar com AI Labs, TI e áreas de negócio; garantir uso responsável da IA, respeitando LGPD e segurança da informação; trabalhar com Big Data, ML/IA e Data Analytics; experiência com arquiteturas em nuvem (AWS, Azure, GCP) e integrações com sistemas legados; ambientes de desenvolvimento com 08:00 às 18:00, modelo híbrido (3x presenciais/semana e 2 dias home office) em São Paulo (Vila Olimpia).
Required Qualifications
- Formação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação, Engenharia ou áreas correlatas
- Experiência prática com Python (pandas, numpy, scikit‐learn ou similares)
- Linguagens: Python, R, SQL e conhecimento em Java/Scala
- Ferramentas e Frameworks: Spark, Hadoop, Kafka, Airflow, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
- Modelagem e Processamento de Dados: relacional, dimensional, NoSQL e orientada a eventos
- DevOps e MLOps: CI/CD, Docker, Kubernetes, versionamento de modelos
- Governança e Segurança de Dados: LGPD, GDPR, Data Lineage, Data Quality
- Capacidade de tradução de requisitos de negócio em soluções técnicas robustas
- Análise exploratória de dados (EDA)
- Vivência com ferramentas de IA, como Modelos de linguagem (ex.: ChatGPT, Copilot, Gemini ou similares), AutoML ou ferramentas de aceleração analítica
- Conhecimento em: Modelagem de dados, Métricas, KPIs e indicadores de negócio, Visualização de dados (Power BI, Tableau ou similares)
- Capacidade de traduzir análises técnicas em linguagem de negócio
- Vivência com arquiteturas em nuvem (AWS, Azure, GCP) e integrações com sistemas legados
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