Data Scientist
kstack
Híbrido
São Paulo, SP, BR
Dados
Score da Vaga
90 pontos
Modelo híbrido (+80)
Dados (+10)
Location: São Paulo, Brazil
About the Role
We are looking for an experienced Data Scientist with 6+ years of overall professional experience, including at least 3+ years of hands-on experience in Data Science, Machine Learning, and advanced analytics.
The ideal candidate has strong expertise in developing and deploying machine learning models, analyzing complex datasets, and translating business challenges into data-driven solutions. This role requires close collaboration with engineering, product, and business teams to design and deliver scalable AI/ML solutions that drive measurable business outcomes.
Key Responsibilities
- Design, develop, train, validate, and deploy machine learning and statistical models to solve complex business problems.
- Analyze large and complex datasets to identify trends, patterns, correlations, and actionable insights.
- Translate business requirements and challenges into effective Data Science and Machine Learning solutions.
- Perform data preprocessing, feature engineering, Exploratory Data Analysis (EDA), and model evaluation.
- Develop predictive models using classification, regression, clustering, and other Machine Learning techniques, as appropriate.
- Optimize and fine-tune models to improve accuracy, scalability, and performance.
- Collaborate closely with Data Engineers, Software Engineers, Product Managers, and business stakeholders.
- Design and implement end-to-end Data Science solutions, from data preparation through model deployment.
- Monitor model performance in production and continuously improve models based on evolving business and production requirements.
- Communicate complex analytical findings and model results clearly and effectively to both technical and non-technical stakeholders.
- Follow engineering and Data Science best practices for code quality, documentation, testing, version control, and model governance.
Required Skills & Qualifications
- 6+ years of overall professional experience in software, analytics, data, or related technical roles.
- 3+ years of hands-on experience specifically as a Data Scientist.
- Strong programming skills in Python.
- Strong understanding of Machine Learning algorithms, techniques, and core concepts.
- Hands-on experience with libraries and frameworks such as scikit-learn, Pandas, NumPy, TensorFlow, or PyTorch.
- Strong foundation in statistics, probability, data modeling, and experimental design.
- Hands-on experience with data preprocessing, feature engineering, model training, validation, and evaluation.
- Strong SQL skills and experience working with relational databases and/or large-scale data platforms.
- Experience with data visualization tools such as Power BI, Tableau, Matplotlib, or similar technologies.
- Experience working with cloud platforms such as AWS, Microsoft Azure, or Google Cloud Platform (GCP).
- Understanding of MLOps, model deployment, CI/CD, and production Machine Learning workflows is highly preferred.
- Experience working with large datasets and distributed data processing frameworks such as Apache Spark/PySpark is a plus.
- Strong analytical, problem-solving, and communication skills.
Preferred / Nice-to-Have Qualifications
- Experience with Generative AI, Large Language Models (LLMs), Natural Language Processing (NLP), or Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Experience with frameworks such as LangChain, LlamaIndex, or similar technologies.
- Knowledge of Deep Learning and NLP techniques.
- Experience with Docker, Kubernetes, Git, and CI/CD pipelines.
- Experience building and deploying Machine Learning models using cloud-native services.
- Experience working in Agile/Scrum environments.
Education
- Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Data Science, Statistics, Mathematics, Engineering, or a related field.
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Sobre a área de Dados
A área de Dados passou por uma transformação radical com a ascensão da Inteligência Artificial Generativa. Profissionais de dados são fundamentais para tomada de decisão baseada em evidências em todas as indústrias.
As principais especializações incluem Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Machine Learning Engineering e Analytics. Ferramentas como SQL, Python, Spark, dbt e plataformas de cloud (AWS, GCP, Azure) são essenciais.
O mercado de dados continua com alta demanda e salários entre os mais competitivos do setor de tecnologia, com muitas oportunidades para trabalho remoto.
Conheça Outras Áreas
Entenda melhor o escopo de atuação, habilidades necessárias e ferramentas utilizadas em diferentes áreas de carreira.
Sobre a área de Product Manager
O Product Manager (PM) é o profissional responsável por definir a estratégia, visão e roadmap de um produto digital. Ele atua na interseção entre tecnologia, negócios e experiência do usuário (UX), liderando a descoberta (product discovery) e a entrega (delivery) de soluções que resolvem problemas reais de forma viável para a empresa.
As principais habilidades incluem discovery de produto, análise de dados e métricas (AARRR, NPS, LTV), pesquisa com usuários, estratégia de go-to-market, roadmapping, priorização estratégica e liderança por influência. Ferramentas como Amplitude, Mixpanel, Hotjar, Jira e Notion são fundamentais.
Product Managers desempenham um papel central no crescimento de startups, scale-ups e grandes empresas de tecnologia, tendo oportunidades de evolução para Product Leader, Head de Produto e Chief Product Officer (CPO).
Sobre a área de Atendimento
A área de Atendimento ao Cliente / Relacionamento é essencial para garantir a satisfação, retenção e o bom relacionamento com os clientes. Profissionais dessa área são a principal interface de comunicação, lidando com dúvidas, solicitações, feedback e garantindo uma experiência de alta qualidade no dia a dia. Habilidades em comunicação, resolução de problemas, empatia e paciência são indispensáveis.
Sobre a área de Web Master
O Web Master é o profissional responsável pela manutenção, segurança e performance técnica de sites e aplicações web. Ele gerencia servidores, infraestrutura de hospedagem, monitoramento de uptime e garante que tudo funcione com rapidez e disponibilidade.
As principais habilidades incluem gestão de servidores (Apache, Nginx), hospedagem (AWS, Google Cloud, Azure), CDN (Cloudflare), SSL, DNS, segurança web (WAF, firewall), performance (Core Web Vitals, cache, compressão) e versionamento (Git, CI/CD). Conhecimento de Docker, WordPress, cPanel e monitoramento (Sentry, New Relic) é diferencial.
Web Masters em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que dominam DevOps, SRE e conseguem garantir uptime e performance em escala. A área oferece oportunidades desde webmaster júnior até SRE e infrastructure engineer, com foco em confiabilidade, segurança e velocidade.
Sobre a área de Fullstack
Desenvolvedores Fullstack são profissionais versáteis capazes de atuar tanto no frontend quanto no backend de aplicações web e mobile. Eles dominam múltiplas tecnologias e são capazes de construir produtos completos do início ao fim, desde a interface do usuário até a infraestrutura do servidor.
As principais habilidades incluem domínio de pelo menos uma stack completa (React/Vue/Angular + Node.js/PHP/Python/Java), banco de dados (SQL e NoSQL), APIs REST/GraphQL, versionamento com Git, CI/CD e conhecimento básico de infraestrutura (Docker, cloud). Arquitetura limpa, DDD e testes são diferenciadores importantes.
Desenvolvedores Fullstack são muito valorizados em startups e empresas que precisam de profissionais versáteis e autônomos. A área oferece oportunidades desde desenvolvedor júnior até arquiteto de software, com foco em entrega completa, visão holística do produto e capacidade de trabalhar em múltiplas camadas da aplicação.
Sobre a área de UI
A área de User Interface (UI) Design é focada na criação e design de todos os elementos visuais com os quais os usuários interagem em um produto digital. Isso inclui telas, botões, ícones, tipografia, paletas de cores e layouts responsivos, garantindo uma interface esteticamente atraente, consistente e fácil de usar. Habilidades em ferramentas como Figma e conhecimento de design systems são fundamentais.
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