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.

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.

Dica do Especialista

Dicas de Onde Encontrar Conhecimento de Ponta (Gratuito e Pago)

Resumo: Descubra como profissionais de Tech, Design e Marketing estão utilizando plataformas como YouTube, Coursera e Udemy para se manterem atualizados e conquistarem as melhores vagas remotas internacionais. Aprenda os segredos para acessar conteúdos de universidades de elite sem pagar nada.

Publicado por Equipe Mondywork | Tempo de leitura: 6 minutos

A Era do "Lifelong Learning" e o Mercado Global

No mercado atual, especialmente para vagas remotas que pagam em dólar ou euro, o seu diploma universitário muitas vezes importa menos do que a sua capacidade de resolver problemas com as ferramentas mais recentes. O Fórum Econômico Mundial e a Harvard Business Review são categóricos: o Lifelong Learning (aprendizado contínuo) é a habilidade mais importante do século XXI.

Mas a grande dúvida é: onde investir seu tempo (e dinheiro) para aprender as habilidades que os recrutadores das gigantes de tecnologia realmente buscam? Abaixo, dissecamos as melhores plataformas e revelamos como extrair o máximo de valor de cada uma delas.

1. YouTube: A Mina de Ouro Gratuita (Se Você Souber Filtrar)

O YouTube é, de longe, a maior universidade gratuita do planeta. No entanto, o desafio não é a falta de conteúdo, mas sim o excesso de ruído. Para profissionais de Tecnologia e Design, o segredo é focar em canais que funcionam como documentações vivas e cursos extensos (os famosos "Crash Courses").

Como encontrar fontes confiáveis no YouTube:

Para Desenvolvedores: Busque por canais de autoridade inquestionável, como o FreeCodeCamp.org (que publica cursos completos de 10 a 20 horas) ou Traversy Media. Eles entregam projetos práticos que podem ir direto para o seu GitHub.
Para Designers (UX/UI): Canais como o do Nielsen Norman Group (NN/g) oferecem pílulas de conhecimento baseadas em dados reais de usabilidade.
Filtro de Qualidade: Sempre verifique a data de publicação do vídeo. Em áreas como desenvolvimento Front-end (React, Vue) ou Marketing Digital (Tráfego Pago), um tutorial de dois anos atrás já pode estar completamente obsoleto.

2. Coursera e edX: Educação de Elite com o Truque da "Auditoria"

Plataformas como Coursera e edX trazem currículos estruturados diretamente das maiores universidades do mundo (Harvard, MIT, Stanford) e big techs (Google, IBM, Meta).

"O conhecimento de ponta tornou-se comoditizado. O diferencial não é o acesso à informação, mas a disciplina de aplicá-la."

O Segredo para Estudar de Graça:

A maioria dos profissionais não sabe, mas você não precisa pagar as mensalidades em dólar para acessar o conteúdo destas plataformas. Quase todos os cursos possuem a opção "Audit the Course" (Auditar o Curso).

Encontre o curso desejado (ex: Google Data Analytics ou CS50 de Harvard).
Clique em "Inscrever-se".
Na tela de pagamento, procure por um link pequeno, geralmente no rodapé do pop-up, escrito "Auditar este curso".
Pronto! Você terá acesso a todas as videoaulas e materiais de leitura gratuitamente. Você só paga se fizer questão do certificado oficial no final.

3. Udemy: O Melhor Retorno Sobre Investimento (ROI)

A Udemy é excelente para aprender uma habilidade muito específica e prática em pouco tempo (ex: "Como criar automações com GitHub Actions" ou "Masterclass de Figma"). O modelo deles baseia-se em instrutores independentes.

Dicas de Ouro para a Udemy:

Nunca pague o preço cheio: A Udemy realiza promoções agressivas a cada 10 ou 15 dias, onde cursos de R$ 300 caem para R$ 27,90 ou R$ 39,90. Tenha paciência.
Leia as avaliações com atenção: Como qualquer pessoa pode publicar um curso, a qualidade varia. Filtre por cursos com nota acima de 4.6 e, crucialmente, leia os comentários das avaliações de 3 estrelas para descobrir os reais pontos fracos do material.

4. Documentações Oficiais e Comunidades (O Segredo dos Seniores)

Enquanto juniores buscam tutoriais em vídeo, os profissionais plenos e seniores aprendem direto da fonte. Para profissionais de tecnologia e design, saber ler a documentação oficial (seja do React, do AWS, ou os guias do Material Design) é uma habilidade que os sistemas de recrutamento e testes técnicos avaliam indiretamente.

Além disso, envolver-se em fóruns como StackOverflow, GitHub e comunidades fechadas no Discord é a forma mais rápida de entender como o mercado resolve problemas reais no dia a dia.