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Profissional Cientista De Dados Sênior

radix

Remoto BR
Dados

Score da Vaga

100 pontos
Modelo remoto (+90) Dados (+10)

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? 

 

Como Profissional Cientista de  Dados você vai:  

  • Realizar o papel de liderança técnica em projetos de ciência de dados.
  • Orientar equipes juniores e plenas, garantindo a entrega de soluções de alta qualidade.
  • Atuar no desenvolvimento e validação de algoritmos avançados de machine learning, assegurando desempenho e robustez em produção.
  • Promover boas práticas, reprodutibilidade e auditoria dos modelos, além de fomentar a cultura de inovação e produtização de soluções.
  • Conduzir pesquisas para aplicação de novas metodologias e eleva o padrão das entregas com propostas técnicas avançadas.
  • Comunicar resultados complexos de forma clara a públicos não técnicos e fornece insights estratégicos para a liderança da empresa.
  • Ter visão de negócio, identificando oportunidades de alto impacto e equilibrando soluções viáveis com a complexidade técnica.

 

Para essa vaga, você deve ter:

  • Conhecimento em GCP (Google Cloud Platform);
  • Criação de Buckets
  • Experiência prática em ciência de dados.
  • Conhecimento profundo de frameworks de machine learning, como TensorFlow ou PyTorch, e habilidades avançadas em programação em Python.
  • Capacidade de liderar projetos complexos de ponta a ponta, incluindo a definição de métricas de sucesso e integração com sistemas de produção.
  • Experiência na criação, otimização, validação e implementação de modelos complexos, incluindo o uso de técnicas avançadas como deep learning.
  • Experiência com fine tuning de modelos de LLM.
  • Experiência em ambientes de computação em nuvem (AWS, Azure, GCP), incluindo pipelines de dados.
  • Conhecimento de boas práticas de governança de dados.
  • Experiência em projetos complexos de diversas áreas de Machine Learning: Tabular, Computer Vision, NLP, Áudio, Multimodality, Sistemas de Recomendação etc.
  • Habilidades em análise: Capacidade de realizar análises de dados simples, com foco na extração, limpeza e interpretação de dados.
  • Interesse em aprender novas técnicas de machine learning e boas práticas de ciência de dados.
  • Habilidade para trabalhar em conjunto com profissionais mais experientes, absorvendo orientações e feedbacks.

 

É um diferencial se você tiver:

  • Graduação em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física, Economia ou áreas correlatas.
  • Mestrado ou Doutorado em Ciência de Dados, IA ou disciplinas que exijam alta capacidade analítica.

 

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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#VemPraRadix 

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.

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

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Guia de Carreira em Finanças

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

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Guia de Carreira em Comunicacao

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

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Guia de Carreira em Administracao

Gestao de Empresas, RH, Logistica, Consultoria, Gestao de Projetos e Empreendedorismo.

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Guia de Carreira em Dados

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

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Guia de Carreira em Produto

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

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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.