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 Ecommerce Analyst
O Ecommerce Analyst é o profissional responsável por analisar dados de vendas online, comportamento do comprador e performance de lojas virtuais para guiar decisões estratégicas. Ele combina análise de dados com conhecimento de ecommerce para otimizar conversão, ticket médio e retorno sobre investimento.
As principais habilidades incluem Google Analytics (GA4), Hotjar, análise de funil de conversão, cohort analysis, segmentação de clientes, análise de pricing e métricas de ecommerce (CAC, CLV, AOV, taxa de conversão). Conhecimento de SQL, Power BI, Google Tag Manager e plataformas como Shopify e VTEX é diferencial.
Ecommerce Analysts em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que conseguem transformar dados de comportamento de compra em insights acionáveis para aumentar receita e reduzir abandono de carrinho. A área oferece oportunidades desde analista júnior até analytics manager de ecommerce.
Sobre a área de Backend
A área de Backend é responsável por toda a lógica do servidor, APIs, bancos de dados e infraestrutura que sustentam aplicações web e mobile. Profissionais de backend garantem que os sistemas sejam escaláveis, seguros e performáticos.
As principais habilidades incluem linguagens como PHP, Java, Python, Ruby, Go e Node.js, frameworks como Laravel, Spring Boot, Django e Express, bancos de dados (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis), arquitetura de software (clean architecture, DDD, microsserviços) e segurança de APIs (OAuth, JWT).
Desenvolvedores Backend em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que dominam arquitetura de microsserviços, cloud computing e performance de alta escala. A área oferece oportunidades desde desenvolvedor júnior até arquiteto de software, com foco em escalabilidade, segurança e eficiência.
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.
Sobre a área de Scrum Master
O Scrum Master é o profissional responsável por facilitar a adoção do Scrum e de práticas ágeis dentro de times de desenvolvimento. Ele atua como servant leader, removendo impedimentos, promovendo melhoria contínua e garantindo que os eventos e cerimônias do Scrum aconteçam da melhor forma possível.
As principais habilidades incluem facilitação de eventos (sprint planning, daily, review, retrospective), gestão de backlog, coaching de time, mediação de conflitos e métricas ágeis (velocity, burndown, cycle time). Conhecimento de Jira, Trello, Azure DevOps e frameworks como Kanban, XP e SAFe é diferencial.
Scrum Masters em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que conseguem promover autonomia nos times, criar ambientes com segurança psicológica e liderar transformações ágeis em escala. A área oferece oportunidades desde scrum master júnior até agile coach, head of agile e diretor de transformação ágil.
Sobre a área de Agilidade
A área de Agilidade e Transformação Digital é fundamental para organizações que buscam eficiência e adaptação rápida. Profissionais de agile facilitam processos, eliminam gargalos e promovem cultura de melhoria contínua.
As principais certificações incluem CSM, PSM, SAFe, ICP e Kanban. Conhecimento de Scrum, Kanban, XP e frameworks ágeis é essencial, assim como soft skills de liderança e facilitação.
Agile coaches e Scrum Masters sênior são muito valorizados, especialmente em empresas de tecnologia que adotam metodologias ágeis em escala.