A primeira coisa que você precisa saber é que aqui você não vai cair na rotina. A Radix desenvolve soluções para empresas de diferentes setores e indústrias. Cada projeto tem suas tecnologias, soluções e prazos e você terá oportunidade de atuar e experimentar diferentes desafios. Além da nossa atuação pelo Brasil, com escritório no Rio de Janeiro, São Paulo e Belo Horizonte, temos também filiais nos Estados Unidos, fazendo com que a Radix se consolide cada vez mais como uma empresa global.

Quer fazer parte dessa história e transformar ideias e sonhos em realidade?

Enquanto Cientista de Dados Sênior você vai:

• Coletar, integrar, explorar e preparar dados estruturados e não estruturados, garantindo qualidade, consistência e confiabilidade das bases utilizadas
• Conduzir análises exploratórias e inferenciais para identificar padrões, relações e oportunidades de negócio, transformando dados em recomendações acionáveis.
• Desenvolver, validar e evoluir modelos estatísticos e de Machine Learning supervisionados e não supervisionados, selecionando técnicas apropriadas para cada problema.
• Aplicar algoritmos de classificação, regressão, clusterização, redução de dimensionalidade, detecção de anomalias, séries temporais e outras técnicas de aprendizado de máquina conforme o contexto de negócio.
• Realizar feature engineering, seleção de atributos, tratamento de desbalanceamento, otimização de hiperparâmetros e comparação sistemática de modelos.
• Planejar e executar experimentos analíticos, testes estatísticos e validações, garantindo robustez, capacidade de generalização e interpretabilidade dos modelos.
• Apoiar a operacionalização de modelos em produção, colaborando com equipes de Engenharia de Dados e Software na construção de pipelines, APIs e processos de monitoramento.
• Comunicar resultados técnicos e executivos por meio de visualizações, apresentações e documentação, traduzindo análises complexas em recomendações de negócio.
• Atuar em conjunto com stakeholders técnicos e de negócio para compreender desafios, estruturar hipóteses e propor soluções baseadas em dados.
• Disseminar boas práticas de Ciência de Dados, apoiando profissionais menos experientes na definição de abordagens, validação de modelos e qualidade técnica das entregas.

Para essa vaga, você deve ter:

• Graduação em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física, Economia ou correlatas.
• Inglês avançado para comunicação em projetos internacionais.
  
  
• Experiência prática com Machine Learning supervisionado e não supervisionado, incluindo classificação, regressão, clusterização, redução de dimensionalidade e detecção de anomalias.
• Experiência com algoritmos como Regressão Linear e Logística, Árvores de Decisão, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM ou CatBoost)
• Experiência na criação, otimização, validação e implementação de modelos complexos, incluindo o uso de técnicas avançada como Deep Learning (TensorFlow, Keras ou PyTorch), Processamento de Linguagem Natural (NLP), Visão Computacional ou Sistemas de Recomendação.
• Experiência com séries temporais, previsão (forecasting) ou modelagem preditiva
• Experiência em ambientes de computação em nuvem (AWS, Azure, GCP), incluindo pipelines de dados.
• Conhecimento profundo de frameworks de machine learning, como TensorFlow ou PyTorch, e habilidades avançadas em programação em Python.
• Conhecimento de boas práticas de governança de dados.
• Capacidade de comunicar resultados para públicos técnicos e executivos.

É um diferencial se você tiver:

• Mestrado ou Doutorado em Ciência de Dados, IA ou disciplinas que exijam alta capacidade analítica.
• Experiência em ambientes cloud (AWS, Azure ou GCP) aplicados a soluções de Ciência de Dados.
• Experiência com Graph Analytics ou Graph Machine Learning.
• Conhecimento em técnicas de otimização matemática, pesquisa operacional ou metaheurísticas.
• Conhecimento em MLOps, incluindo MLflow, versionamento de modelos, monitoramento e rastreamento de experimentos.
• Familiaridade com IA Generativa, Prompt Engineering, RAG e LLMs aplicados a problemas de negócio.

Benefícios: 

• Assistência Médica Nacional (para o titular e dependentes, com quarto privativo) 
• Assistência odontológica nacional (para o titular e dependentes) 
• Vale refeição / alimentação flexível 
• Auxílio home office  
• Day off (no mês do aniversário) 
• Wellhub (antigo Gympass) 
• Licença Maternidade (6 meses) e Paternidade (20 dias) estendidas 
• Auxílio creche para filhos de até 3 anos (por filho)  
• Apoio em saúde mental com a Wellz 
• Clube de Vantagens com descontos em diversos parceiros 
• Convênio com instituições de ensino e cursos de idioma 
• Desenvolvimento Profissional (Universidade Corporativa) 
• Parceria com empresa de coworkings no Brasil 
• Programa de Qualidade de Vida e Bem-Estar 
• Médico consultor para acompanhamento de radixers 
• Planos de incentivos 

 A Radix está sempre no topo das Melhores Empresas para se trabalhar porque: 

• Temos profissionais comprometidos, dedicados, curiosos e inovadores. 
• O espírito de equipe é a nossa maior força. Trabalhamos de forma cooperativa e sabemos que estamos juntos, remando na mesma direção. 
• Temos um ambiente diverso, que valoriza equidade e inclusão. 
• Nossa jornada de trabalho é flexível e em quase todos os projetos é possível trabalhar de qualquer lugar do Brasil. 
• Valorizamos o bem-estar e o cuidado com as nossas pessoas, com programas de apoio à saúde mental, psiquiatra e médico consultor disponíveis.

Curtiu? 

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