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Profissional Cientista De Dados Pleno

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 de Ciência de Dados você vai:  

  • Coletar, limpar e organizar dados de fontes diversas para análises.
  • Desenvolver modelos básicos de machine learning sob a supervisão de cientistas de dados mais experientes.
  • Auxiliar na execução de tarefas como criação de relatórios, geração de insights e visualização de dados.
  • Contribuir na documentação de processos, scripts e análises.
  • Focar no aprimoramento de habilidades técnicas, como a programação em Python, banco de dados e o uso de bibliotecas de ciência de dados como pandas, numpy e scikit-learn.
  • Apoiar na validação de modelos de machine learning.
  • Trabalhar em conjunto com engenheiros de dados e cientistas de dados para compreender melhor o problema de negócios e como a ciência de dados pode ser empregada para a solução dos mesmos.

 

Para essa vaga, você deve ter:

  • Entender a diferença entre tipos de aprendizagem (supervisionado, não supervisionado etc.), além do básico de estatística descritiva.
  • Entender o que é um dataset e saber o básico sobre análise de dados.
  • Conhecimento e experiência em inteligência artificial generativa (Gen IA) e visão computacional.
  • Experiência com Cloud Services.
  • Noções de base de dados relacionais e/ou não-relacionais.
  • Conhecimento de Python e de algumas bibliotecas populares de ciência de dados, como pandas, scikit-learn, matplotlib etc.
  • Conhecimento de técnicas de engenharia de prompt para geração de soluções de A.I. generativa sem o emprego de fine tuning de modelos.
  • Conhecimento em algoritmos e estrutura de dados.
  • 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.
  • Cursos de especialização ou de curta duração em Ciência de Dados / Machine Learning.
  • Conhecimento em GCP.

 

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.

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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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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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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

Ferramentas de Automação para Profissionais de Finanças em 2026

A Revolução Silenciosa nas Finanças Corporativas

O mercado financeiro e a controladoria sempre foram movidos a dados. No entanto, com a complexidade dos negócios globais em 2026, o volume de informações processadas diariamente tornou impossível a análise puramente manual. Profissionais de finanças que ainda dependem exclusivamente de planilhas estáticas estão perdendo competitividade e precisão.

A adoção de ferramentas de automação deixou de ser um mero diferencial no currículo para se tornar um requisito de sobrevivência profissional, garantindo compliance, reduzindo erros humanos e liberando tempo para análises realmente estratégicas.

"A automação financeira não substitui o analista estratégico, mas substitui o analista que não sabe utilizar a automação a seu favor."

Principais Tecnologias e Softwares para Investir

Se você está planejando investir tempo (estudos) ou recursos financeiros em ferramentas de automação, estas são as tecnologias mais valorizadas atualmente pelos recrutadores e CFOs:

  • RPA (Robotic Process Automation): Softwares como UiPath e Automation Anywhere são líderes absolutos na automação de tarefas repetitivas. Eles são perfeitos para automatizar conciliação bancária, extração de dados de faturas e consolidação de balanços.
  • Linguagens Orientadas a Dados (Python): Aprender Python e dominar bibliotecas como Pandas e NumPy é o próximo passo para modelagem financeira avançada e análise preditiva, superando largamente as limitações de processamento do Excel.
  • Business Intelligence (BI) e IA: O Microsoft Power BI e o Tableau evoluíram com integrações massivas de Inteligência Artificial. Eles permitem a criação de dashboards dinâmicos que se atualizam sozinhos, eliminando a criação manual de relatórios de fechamento mensal.
  • iPaaS (Integration Platform as a Service): Ferramentas como Make (antigo Integromat) e Zapier permitem que diferentes sistemas financeiros (ERPs, CRMs, gateways de pagamento) conversem entre si criando fluxos de dados automáticos, geralmente através de interfaces No-code/Low-code.

Dicas Práticas Antes de Investir em Automação

A empolgação com as novas tecnologias pode levar a gastos desnecessários. Antes de adquirir licenças empresariais caras ou iniciar longos treinamentos, siga estas diretrizes:

  1. Mapeie o Gargalo Primeiro: Não compre uma ferramenta procurando um problema. Identifique qual processo consome mais horas da sua equipe (ex: fechamento contábil, contas a pagar) e busque a solução específica para ele.
  2. Calcule o ROI da Ferramenta: O custo da licença de software e da implementação deve ser significativamente inferior ao custo das horas operacionais salvas.
  3. Avalie a Integração com Sistemas Legados: Verifique se a nova tecnologia possui APIs abertas ou conectores nativos que conversem facilmente com o ERP atual da sua empresa (como SAP, Oracle ou Totvs).
  4. Considere a Curva de Aprendizado: Soluções Low-code costumam ter uma adoção muito mais rápida e orgânica por equipes financeiras que não possuem um forte background em programação estruturada.

Conclusão

O futuro das finanças pertence aos profissionais que sabem construir pontes entre as regras de negócio e a tecnologia. Comece pequeno, automatize uma tarefa rotineira e escale gradativamente as soluções dentro do seu departamento.