Cientista de Dados Pleno

🎯 Objetivo do Cargo

Profissional técnico com perfil hands-on, responsável por atuar no desenvolvimento de soluções de Ciência e Engenharia de Dados. Participará ativamente do tratamento de dados, criação de *feature engineering

• e desenvolvimento de modelos preditivos complexos (focados em inteligência de mercado, churn, previsão de demanda, clusterização e precificação), trabalhando em parceria direta com nossos consultores de negócio em projetos de advanced analytics.

🚀 Principais Responsabilidades

• Modelagem Preditiva e Estatística: Desenvolver, validar e otimizar modelos de classificação (ex: churn), séries temporais (ex: forecast de demanda) e clusterização.

• Engenharia e Tratamento de Dados: Realizar a extração, tratamentos - limpeza, criação e seleção de variáveis - e estruturação de bases complexas para análises e modelagem.

• Visualização e Dashboarding: Construir e manter painéis consolidando os principais KPIs do projeto (utilizando Power BI ou Streamlit).

• Inteligência de Mercado & Pricing: Aplicar técnicas analíticas e estatísticas para problemas de precificação, elasticidade, churn, forecast de demanda e automação de processos.

• Parceria com o Cliente e Negócio: Atuar em conjunto com um consultor de negócios, participando de reuniões de definição do problema, acompanhamento do projeto - com apresentações técnicas para demonstrar a evolução das entregas e validar hipóteses - e implantação no ambiente do cliente.

• Versionamento e Boas Práticas: Garantir código limpo e reprodutível, documentado e versionado via Git.

🎓 Formação e Perfil

• Formação sólida em cursos de exatas como Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharias, Física ou áreas quantitativas correlatas.

• Domínio de conceitos fundamentais de estatística, matemática e raciocínio lógico aplicados à resolução de problemas de negócio.

🛠️ Requisitos Técnicos

· Linguagens & Consulta: Domínio prático de Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn, etc.) e SQL para manipulação e análise de dados.

• Modelagem Preditiva: Experiência com algoritmos de Machine Learning e Séries Temporais (ex: XGBoost, LightGBM, SARIMA, Prophet, Kmeans, etc).

• Engenharia de Dados: Experiência com higienização de bases e feature engineering (Pandas, Spark)

• Visualização de Dados: Prática na criação de dashboards e relatórios analíticos (Power BI, Streamlit, etc).

• Infraestrutura e Versionamento: Conhecimento de Git e familiaridade com ambientes em Nuvem (AWS, Azure ou GCP, Databricks).

✨ Diferenciais

• Conhecimento prático ou teórico em conceitos de Pricing e Elasticidade de Preço.

• Experiência prévia com projetos em áreas de Inteligência de Mercado.

• Vivência em técnicas de GenAI / LLMs.

• Noções de técnicas de explicabilidade de modelos.

🤝 Competências Comportamentais

• Capacidade de Resolução de Problemas: Autonomia para encarar desafios computacionais e estruturar dados "bagunçados".

• Comunicação Didática e Storytelling: Habilidade para apresentar avanços técnicos e evolução de modelos para o cliente e áreas parceiras.

• Trabalho Colaborativo: Facilidade para atuar em dupla com o Consultor de Negócios, traduzindo métricas técnicas em entregáveis de valor.