Data Scientist Pleno
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Remoto
BR
Dados
Score da Vaga
100 pontos
Modelo remoto (+90)
Dados (+10)
Missão do Cargo
Traduzir desafios de negócio em soluções inteligentes baseadas em Machine Learning (ML). Você colaborará de perto com diversas equipes (Engenharia, Produto, Negócios) para identificar oportunidades, desenvolver modelos robustos e implementá-los em produção, gerando impacto real e valor tangível para nossos produtos e clientes.
Quais serão suas responsabilidades?
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Resolver Problemas: Transformar problemas de negócio em projetos claros e bem definidos de Machine Learning.
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Colaborar: Trabalhar em conjunto com Engenheiros de Dados, Product Managers e Analistas de Negócios para identificar e validar oportunidades onde ML pode fazer a diferença.
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Desenvolver Modelos: Projetar, treinar, validar e otimizar modelos de Machine Learning (usando técnicas como árvores de decisão, redes neurais, aprendizado supervisionado/não supervisionado, etc.), com foco na qualidade da engenharia de features e na análise crítica dos resultados.
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Implementar Soluções: Colocar modelos de ML em produção, monitorar seu desempenho e garantir que eles entreguem o valor esperado em ambientes reais.
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Experimentar e Inovar: Conduzir experimentos, desenvolver protótipos (PoCs) e testar novas abordagens para resolver problemas complexos com dados.
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Disseminar Conhecimento: Criar documentação técnica, compartilhar aprendizados e contribuir para a cultura de dados e ML na empresa, possivelmente através de apresentações ou treinamentos internos.
O que esperamos de você:
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Fundamentos Sólidos: Excelente base em estatística, matemática e nos princípios de Machine Learning.
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Programação: Proficiência em programação, especialmente Python e suas bibliotecas principais para Data Science (ex: Pandas, NumPy, Scikit-learn).
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Experiência Prática: Experiência comprovada na construção e implementação de modelos de ML em projetos reais, utilizando frameworks populares (ex: TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn).
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Boas Práticas: Familiaridade com boas práticas de desenvolvimento de software (versionamento com Git, testes) e MLOps. Noções de otimização de performance (CPU/GPU, memória, I/O).
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Mindset: Proatividade, curiosidade, pensamento analítico e um forte desejo de entender como ML/IA podem impactar positivamente o negócio.
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Comunicação: Habilidade para comunicar ideias complexas de forma clara para diferentes públicos.
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Formação: Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas.
Diferencial:
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Cloud Computing: Experiência com plataformas de nuvem, especialmente Google Cloud Platform (GCP) e seus serviços (Vertex AI, BigQuery, Dataflow, Dataproc).
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NLP: Conhecimento e/ou experiência com Processamento de Linguagem Natural.
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Big Data: Experiência no processamento de grandes volumes de dados com ferramentas como Spark, Beam ou Dask. Familiaridade com Data Lakes e Data Warehouses modernos.
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Ética em IA: Consciência sobre as implicações éticas, de privacidade e explicabilidade (XAI) no uso de Inteligência Artificial.
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Acadêmico: Pós-graduação (Mestrado ou Doutorado) em áreas relacionadas.
Quais são os nossos benefícios?
- 🩺 Plano de Saúde
- 🦷 Plano Odontológico
- ❤️ Seguro de Vida
- 🍔 Vale Refeição
- 🛒 Vale Alimentação
- 💻 Home Office
- 🏡 Auxílio Home Office
- 🍼 Auxílio Creche
- 🥳 Day off no aniversário
- 💵 PLR
- 💙 Apoio médico, psicológico e nutricional
- 🏋️ Gympass/Totalpass
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 Cloud Solutions
A área de Cloud Solutions é responsável por projetar, implementar e gerenciar infraestrutura e serviços em nuvem (AWS, Azure, GCP) para empresas. Profissionais de cloud arquitetam soluções escaláveis, seguras e otimizadas em custo, desde migrações de data centers até arquiteturas serverless e multi-cloud.
As principais habilidades incluem IaC (Terraform, CloudFormation), containers (Docker, Kubernetes), serverless (Lambda, Cloud Functions), bancos de dados gerenciados (RDS, DynamoDB, BigQuery), redes cloud (VPC, CDN, load balancer) e segurança (IAM, WAF, KMS). Conhecimento de FinOps, cloud governance e certificações AWS/Azure/GCP é diferencial.
Profissionais de Cloud Solutions em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que dominam arquiteturas multi-cloud, FinOps e conseguem otimizar custos enquanto mantêm performance e segurança. A área oferece oportunidades desde cloud engineer até cloud solutions architect, head of cloud e chief cloud architect.
Sobre a área de Gestão de Projetos
A Gestão de Projetos é essencial para garantir que iniciativas estratégicas sejam entregues no prazo, dentro do escopo e com qualidade. Profissionais de PM coordenam equipes, gerenciam riscos e comunicam stakeholders.
As principais metodologias incluem PMBOK, PRINCE2, Scrum e Kanban. Ferramentas como Jira, Asana, Monday e MS Project são amplamente utilizadas no dia a dia.
Certificações como PMP e PgMP são diferenciadores importantes no mercado, com demanda crescente em empresas de tecnologia e consultoria.
Sobre a área de Suporte Técnico
O Suporte Técnico é essencial para garantir a satisfação e retenção de clientes. Profissionais de suporte resolvem problemas técnicos, documentam soluções e identificam padrões que podem levar a melhorias no produto.
As principais habilidades incluem troubleshooting, atendimento ao cliente, documentação técnica, conhecimento de ITIL e ferramentas de ticketing (Zendesk, Freshdesk, Intercom).
O suporte técnico evoluiu de uma função reativa para proativa, com profissionais de alto nível atuando em Customer Engineering e Support Engineering.
Sobre a área de Desenvolvimento Mobile
O Desenvolvimento Mobile é uma das áreas mais dinâmicas e em constante evolução do mercado de tecnologia. Com bilhões de dispositivos smartphones no mundo, a demanda por desenvolvedores mobile qualificados continua crescendo exponencialmente.
As principais stacks incluem Flutter (Dart), React Native (JavaScript/TypeScript), Kotlin (Android nativo), Swift (iOS nativo) e frameworks híbridos como Ionic e Capacitor. Conhecimento de arquitetura mobile (MVVM, Clean Architecture), CI/CD mobile (Fastlane, Bitrise, Codemagic) e publicação em App Store/Google Play são essenciais.
Desenvolvedores mobile sênior são profissionais muito valorizados, com salários competitivos e muitas oportunidades de trabalho remoto para empresas internacionais. A especialização em cross-platform ou nativo é uma decisão estratégica de carreira.
Sobre a área de Frontend
A área de Frontend é responsável por criar as interfaces visuais com as quais os usuários interagem em sites e aplicações web. Profissionais de frontend combinam habilidades técnicas com design para entregar experiências digitais intuitivas, responsivas e acessíveis.
As principais habilidades incluem HTML, CSS, JavaScript/TypeScript, frameworks como React, Angular e Vue, ferramentas de build (Webpack, Vite), CSS (Tailwind, Sass), testes (Jest, Cypress) e conhecimento de performance web e acessibilidade (WCAG). Familiaridade com design systems e componentes reutilizáveis é diferencial.
Desenvolvedores Frontend em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que dominam React, Next.js, performance web e acessibilidade. A área oferece oportunidades desde desenvolvedor júnior até arquiteto frontend, com foco em experiência do usuário, performance e qualidade de código.