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3630: Cientista De Dados

mazzatech

Híbrido São Paulo, SP, BR
Dados Publicidade e Propaganda

Score da Vaga

100 pontos
Modelo híbrido (+80) Dados (+10) Publicidade e Propaganda (+10)

Profisisonal com sólida experiência como Cientista de Dados com perfil altamente analítico, técnico e hands-on, capaz de atuar de ponta a ponta em todo o ciclo de dados — desde a ingestão e preparação, até a modelagem estatística, experimentação e implementação desoluções do básico ao avançado de ciência de dados e inteligência artificial. Deve ter mais de 4 anos de experiência comprovada em empresas e em projetos de Data Science e IA aplicados a áreas como Recursos Humanos, Logística, Finanças e Comercial, com domínio de técnicas estatísticas, construção de modelos preditivos e desenvolvimento de algoritmos orientados ao negócio.
Conhecimentos avançados em Phyton, SQL, Fabric

Dve ter experiência prática em modelagem estatística, machine learning e análise avançada, além de conhecimento sólido em Microsoft Fabric, ferramentas de ETL, Phyton, SQL, Powerbi e/ou outras ferramentas de visualização de dados.
Terá como principal missão extrair insights acionáveis, desenvolver modelos preditivos e prescritivos e apoiar as áreas de negócio na tomada de decisão baseada em dados. 

Responsabilidades
• Projetar, desenvolver e implantar modelos de machine learning/deep learning e IA generativa para resolver desafios de negócio em RH, Logística, Finanças e Comercial.
• Realizar análises exploratórias de dados (EDA), modelos estatísticos e modelagem de dados para identificar padrões e oportunidades.
• Mensurar métricas estatísticas e validar performance dos modelos desenvolvidos.

• Construir notebooks em ambientes seguros (Azure, AWS e GCP).
• Colaborar com equipes multifuncionais para traduzir requisitos de negócio em soluções analíticas.
• Manter e apoiar a criação de visualizações de dados no Power BI com foco em Storytelling para disponibilizar insights a stakeholders.
• Utilizar Microsoft Fabric e/ou outras soluções para integração, preparação e gestão de pipelines de dados.
• Garantir escalabilidade, precisão e performance dos modelos implantados.
• Comunicar resultados a partir de cenários complexos de forma clara para públicos técnicos e não técnicos.
• Acompanhar tendências em IA, ciência de dados, melhores práticas e ferramentas/soluções.

Competências Técnicas:
• IA & Machine Learning: Aprendizado supervisionado/não supervisionado, NLP, previsão de séries temporais, algoritmos de otimização.
• Estatística & Matemática: Probabilidade, regressão, classificação, clusterização, testes de hipótese, inferência Bayesiana.
• Forte domínio em ferramentas de ETL, integração e preparação de dados (Microsoft Fabric, SQL, Python, SSIS e ferramentas correlatas).
• Manipulação & Análise de Dados: SQL, R, MLFLOW, Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
• Visualização & Relatórios: Power BI (obrigatório), design de dashboards com foco em Storytelling, experiência em DAX.
• Plataformas de Dados: Microsoft Fabric (obrigatório), Azure Data Lake, Databricks (desejável).
• Cloud: Azure Machine Learning, Azure Synapse Analytics.
• Big Data: Spark, PySpark (desejável).
• Versionamento & Colaboração: Git, GitHub, práticas DevOps e MLOps.

Competências Comportamentais)
• Raciocínio analítico e forte capacidade de resolução de problemas.
• Visão de negócio para alinhar os resultados da ciência de dados com a estratégia organizacional.
• Comunicação clara, traduzindo insights técnicos em linguagem acessível.
• Colaboração e trabalho em equipe com áreas diversas (TI, RH, Finanças, Operações, Comercial).

• Adaptabilidade e curiosidade para aprender continuamente.
• Atenção aos detalhes e foco em qualidade de dados.
• Proatividade na identificação de oportunidades de melhoria.

Formação & Qualificações
• Graduação em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas correlatas (obrigatório).
• Pós-graduação ou Mestrado em Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Business Analytics ou Estatística Aplicada (desejável).
• Certificações em Microsoft Power BI, Fabric Data Engineer Associate, Azure

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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.

Sobre a área de Publicidade e Propaganda

A área de Publicidade e Propaganda é voltada para o planejamento, criação e veiculação de campanhas de comunicação com o objetivo de promover marcas, produtos, ideias ou serviços. Profissionais do setor atuam em agências de publicidade ou departamentos internos de marketing nas áreas de criação (direção de arte, redação publicitária), planejamento estratégico, atendimento a contas e compra de mídia.

Conheça Outras Áreas

Entenda melhor o escopo de atuação, habilidades necessárias e ferramentas utilizadas em diferentes áreas de carreira.

Sobre a área de Marketing Digital

O Marketing Digital é uma área em permanente expansão, impulsionada pelo crescimento do e-commerce e pela necessidade de presença digital forte. Profissionais de marketing dominam ferramentas como Google Ads, Meta Ads, HubSpot, Google Analytics e plataformas de automação.

As especializações mais procuradas incluem Growth Marketing, Performance, SEO, Marketing de Conteúdo e Growth Hacking. A combinação de criatividade com análise de dados é o diferencial mais valorizado no mercado.

O mercado oferece oportunidades tanto em agências quanto em empresas de tecnologia, com salários competitivos e possibilidade de trabalho remoto.

Sobre a área de Governança de TI

A Governança de TI é a área responsável por garantir que os recursos de tecnologia da informação sejam utilizados de forma estratégica, eficiente e em conformidade com as normas e regulamentações. Profissionais de governança de TI asseguram que a tecnologia suporte os objetivos do negócio de forma segura e confiável.

As principais habilidades incluem gestão de serviços de TI (ITIL), auditoria e compliance de TI, gestão de riscos, continuidade de negócios, recuperação de desastres, métricas e indicadores (SLAs, KPIs), e alinhamento estratégico entre TI e negócio. Frameworks como COBIT, ITIL, ISO 27001 e normas de compliance são essenciais.

Profissionais de Governança de TI em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que dominam ITSM, auditoria de TI e gestão de riscos. A área oferece oportunidades desde analista de governança até CIO/CTO, com foco em eficiência, conformidade, segurança e valor de negócio.

Sobre a área de Office Suite

O domínio de Office Suite é uma habilidade essencial para profissionais de diversas áreas. Microsoft Excel, Word, PowerPoint e Outlook são ferramentas fundamentais no dia a dia corporativo, enquanto Google Workspace e outras soluções colaborativas ganham espaço cada vez maior.

As principais habilidades incluem Excel avançado (fórmulas, tabelas dinâmicas, Power Query, VBA/Macros), Word (formatação, mala direta, estilos), PowerPoint (design de apresentações, animações), Outlook (gestão de email e calendário), e ferramentas colaborativas como Google Sheets, Notion e Airtable.

Profissionais com domínio avançado de Office Suite são valorizados em áreas administrativas, financeiras, de dados e operacionais. Certificações como Microsoft Office Specialist (MOS) são diferenciais importantes. A combinação de Excel avançado com habilidades de análise de dados é uma das competências mais requisitadas do mercado.

Sobre a área de Content Manager

O Content Manager é o profissional responsável por liderar toda a estratégia, produção e gestão de conteúdo de uma organização. Ele define a estratégia editorial, coordena equipes de redação e garante que o conteúdo esteja alinhado com os objetivos de negócio e a identidade da marca.

As principais habilidades incluem estratégia de conteúdo, planejamento editorial, content audit, buyer persona, customer journey, content ops, governança de conteúdo, métricas de performance (ROI, engajamento, tráfego orgânico) e gestão de equipe. Conhecimento de WordPress, Contentful, Notion e ferramentas de analytics é diferencial.

Content Managers em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que conseguem alinhar conteúdo com funil de conversão, liderar equipes multidisciplinares e usar dados para otimizar estratégia editorial. A área oferece oportunidades desde content manager até diretor de conteúdo, com foco em estratégia, qualidade e escala.

Sobre a área de Audiovisual

A área de Audiovisual é responsável pela produção, edição e criação de conteúdo em vídeo e áudio para as mais diversas plataformas. Com o crescimento exponencial de conteúdo digital, profissionais de audiovisual são fundamentais para marcas que querem se comunicar de forma visual e impactante.

As principais habilidades incluem produção e edição de vídeo (Premiere Pro, DaVinci Resolve, Final Cut), motion graphics (After Effects), animação (Blender, Cinema 4D), design de som, podcaster, live streaming (OBS Studio) e fotografia. Conhecimento de storytelling visual, ritmo e direção de arte é diferencial.

Profissionais de Audiovisual em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que dominam motion graphics, vídeos para redes sociais e conteúdo para plataformas digitais. A área oferece oportunidades desde videomaker até diretor de audiovisual, com foco em criatividade, qualidade técnica e storytelling.

Guias de Carreira

Guia de Carreira em Tecnologia

Planejamento, habilidades, entrevistas e crescimento profissional em TI, Ciência de Dados, DevOps e Produto.

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Guia de Carreira em Design

UX/UI, Design Gráfico, Design de Produto. Portfólio, ferramentas, entrevistas e crescimento na área de Design.

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Guia de Carreira em Marketing

SEO, Mídia Paga, Growth, Marketing de Conteúdo. Certificações, ferramentas e estratégias para crescer no Marketing Digital.

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Mercado financeiro, investimentos, finanças corporativas, certificações e estratégias para crescer na área financeira.

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Jornalismo, RP, Comunicacao Corporativa, Marketing de Conteudo e Producao Multimidia.

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Ciencia de Dados, Engenharia de Dados, BI, Machine Learning e IA. Da formacao ao mercado.

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Product Management, Product Ownership, Agile, Scrum e OKRs. Da estrategia a execucao.

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Glossário Tech e Remoto

Chega de ficar boiando nas entrevistas e descrições de vagas

O mercado de trabalho, especialmente o de tecnologia e as empresas globais, desenvolveu um dialeto próprio. Não entender essas siglas pode fazer você perder oportunidades valiosas ou negociar mal o seu contrato. Para acabar com esse problema, criamos o Glossário Definitivo do Profissional Remoto.

🏢 Modelos de Trabalho e Rotina

Async (Trabalho Assíncrono)
Modelo de comunicação onde as respostas não precisam ser imediatas. Em vez de reuniões o dia todo, a equipe usa documentos e mensagens estruturadas. É o padrão de ouro das empresas globais com times em vários fusos horários.
Sync (Trabalho Síncrono)
O oposto do Async. Exige que a equipe esteja online e disponível no mesmo horário para reuniões, chats ao vivo e colaboração em tempo real.
Daily / Stand-up
Reunião diária e rápida (geralmente de 15 minutos) muito comum em metodologias Ágeis (Scrum). A equipe responde a três perguntas: O que fiz ontem? O que farei hoje? Há algum impedimento?
All-Hands / Town Hall
Reunião geral que envolve todos os funcionários da empresa. Geralmente conduzida pelos fundadores (C-Levels) para apresentar resultados, novas metas e responder a perguntas da equipe.
1:1 (One-on-One)
Reunião individual e recorrente entre o profissional e seu líder direto. Serve para alinhamento de carreira, feedbacks e resolução de problemas, não apenas para status de projetos.

💰 Contratos, Benefícios e Remuneração

PTO (Paid Time Off)
Significa "Tempo Livre Remunerado". Diferente das férias fixas do Brasil (CLT), as empresas estrangeiras costumam oferecer uma bolsa de dias (ex: 20 dias de PTO) que você pode usar para férias, dias de doença ou resolver problemas pessoais, recebendo normalmente.
Equity / Stock Options
Participação societária. A empresa oferece a você o direito de comprar ações da startup por um preço baixíssimo no futuro. Se a empresa crescer ou for vendida, essas ações podem valer muito dinheiro.
Vesting (Período de Aquisição)
É a regra que controla o seu Equity. Geralmente dura 4 anos. Você não ganha todas as ações no primeiro dia; você as "conquista" aos poucos enquanto permanece na empresa. Se houver um "Cliff" de 1 ano, significa que você precisa ficar pelo menos um ano para receber a primeira parte.
RSUs (Restricted Stock Units)
Diferente das Stock Options (onde você tem o direito de comprar a ação), as RSUs são ações que a empresa simplesmente te dá como bônus ou parte do salário, mas que seguem um calendário de Vesting.
Contractor (B2B / PJ)
Modelo de contratação internacional mais comum para brasileiros. Você atua como uma empresa prestadora de serviços (PJ) para a empresa no exterior, recebendo o valor bruto (gross salary) sem descontos na fonte.

🤖 Recrutamento e Processo Seletivo

ATS (Applicant Tracking System)
O "robô" que lê o seu currículo. Softwares como Greenhouse, Ashby e Workday são usados para filtrar candidatos por palavras-chave antes mesmo de um humano olhar o documento. (Dica: é por isso que seu currículo precisa ser limpo e ter as keywords certas).
JD (Job Description)
A Descrição da Vaga. É o documento que lista as responsabilidades, requisitos e benefícios da posição aberta.
Fit Cultural
Etapa da entrevista que avalia se os seus valores, forma de comunicação e visão de mundo estão alinhados com a cultura da empresa. É aqui que avaliam suas Soft Skills.
Onboarding
O processo de integração. É o período das suas primeiras semanas na empresa, onde você recebe acessos, conhece a cultura, estuda a documentação e entende como o produto funciona.

🚀 Como usar isso a seu favor?

O segredo não é apenas saber o que essas siglas significam, mas usá-las ativamente. Se durante a entrevista para uma vaga gringa você perguntar "Como funciona a política de PTO e o calendário de Vesting de vocês?", o recrutador imediatamente perceberá que você é um profissional de alto nível, familiarizado com o mercado global.

O mercado de trabalho remoto exige preparação. E ter o vocabulário certo é o primeiro grande passo para garantir propostas na casa dos milhares de dólares.

Dica do Especialista

Por que IA e Dados são a Nova Moeda do Mercado

Historicamente, o departamento financeiro de uma empresa operava olhando pelo espelho retrovisor. O trabalho consistia em fechar o mês, consolidar planilhas, reconciliar contas e relatar aos acionistas o que havia acontecido. Em 2026, esse modelo não apenas envelheceu, ele se tornou um risco estrutural para qualquer negócio. A nova exigência do mercado não é a documentação do passado, mas a predição cirúrgica do futuro.

A união entre Inteligência Artificial (IA) e Ciência de Dados criou o que o mercado hoje chama de "Profissional de Finanças Aumentado" (Augmented Finance Professional). Profissionais que não dominam essas ferramentas estão sendo rapidamente rebaixados a funções operacionais de baixo valor, enquanto os fluentes em dados assumem as cadeiras de tomada de decisão (C-Level).

1. De Historiador a Estrategista de Negócios

O FP&A (Financial Planning & Analysis) sofreu a maior revolução desde a criação do Excel. Até poucos anos atrás, criar cenários de planejamento exigia semanas de compilação manual. Hoje, modelos de Machine Learning ingerem terabytes de dados não-financeiros — clima, sentimento em redes sociais, cadeias de suprimentos globais, flutuações cambiais em tempo real — para criar previsões de receita altamente precisas em segundos.

O profissional de finanças moderno precisa saber fazer as perguntas certas à máquina (Engenharia de Prompts) e validar a integridade dos dados (Data Governance). O valor do humano não está em construir o gráfico, mas em traduzir os insights algorítmicos em estratégia de alocação de capital.

2. IA Generativa: O Fim do "Trabalho Braçal" Financeiro

Com a maturidade de Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs) especializados em finanças (como os derivados do BloombergGPT e soluções fechadas da Microsoft e OpenAI), a elaboração de relatórios narrativos de desempenho e a análise de contratos complexos foram automatizadas.

"A Inteligência Artificial não vai substituir o CFO. Mas o CFO que utiliza IA certamente substituirá aquele que se recusa a adotá-la."

Ferramentas de IA generativa em 2026 já são capazes de ler o balanço patrimonial, compará-lo com as metas trimestrais e gerar a primeira versão do DRE (Demonstrativo de Resultados) comentado, com alertas de anomalias, liberando o analista para investigar por que as variações ocorreram, em vez de perder tempo descrevendo-as.

O Stack Tecnológico do Profissional Financeiro em 2026

Saber Excel avançado e VBA já é considerado pré-requisito básico, não um diferencial. O mercado hoje exige:

  • SQL & Python: Para extração e manipulação de bases de dados massivas que o Excel não suporta.
  • Data Storytelling (Power BI / Tableau): A capacidade de transformar números densos em narrativas visuais acionáveis para o conselho de administração.
  • Automação (RPA): Implementação de robôs para fechamento contábil e reconciliação automática.
  • Fluência em IA: Entendimento prático de modelos preditivos e uso de "Copilotos" financeiros (IA Generativa) com segurança de dados corporativos.

3. Auditoria Contínua e Detecção de Fraudes

O modelo tradicional de auditoria por amostragem (onde auditores analisam 5% das transações para inferir a saúde de 100%) tornou-se obsoleto. O profissional moderno utiliza algoritmos de detecção de anomalias que auditam 100% das transações em tempo real.

Modelos de IA aprendem os padrões de gastos da empresa e bloqueiam faturas duplicadas, pagamentos suspeitos a fornecedores e desvios de compliance antes mesmo que o dinheiro saia do caixa. Isso transformou a gestão de risco: de uma investigação post-mortem para uma barreira preventiva ativa.

Conclusão

A transição para um ambiente financeiro movido a IA e Dados não é uma ameaça aos empregos na área, mas uma oportunidade de elevação intelectual da profissão. O contador, o analista e o diretor financeiro de 2026 são, na verdade, cientistas de dados aplicados a negócios. Investir na alfabetização de dados (data literacy) deixou de ser uma vantagem competitiva para se tornar o passaporte mínimo de entrada nas corporações de alto nível.

Conteúdo focado em Desenvolvimento Profissional e Transformação Digital.