← Voltar para vagas

Cientista De Dados - Sênior

frameworkdigital

Remoto BR
Dados

Score da Vaga

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

Somos a Framework! Evoluímos grandes marcas em todo o mundo com transformação digital e crescemos continuamente através de agilidade, design e tecnologia.

Fazer parte do nosso time é saber que a sua jornada será de desafios reais, de crescimento contínuo e de contato diário com referências em tecnologia. Vem com a gente!

*Todas as nossas vagas são abertas para PCDs!

 

Benefícios? É claro que temos!

🍝 Vale alimentação e refeição no cartão Sólides Benefícios com mais de R$ 1.200,00 mensais

💻 Auxílio home office no valor de R$ 150,00 mensais 

🚗 Você decide entre vale-transporte ou vale-combustível, no caso de vagas híbridas e presenciais

🏥 Plano de saúde e auxílio odontológico de alta qualidade

❤️ Seguro de vida que cobre doenças ocupacionais

💸 Participação nos lucros

💪 Total Pass para se manter saudável

🌎 Trib Pass para trocar moedas digitais por hospedagens e passagens aéreas com cobertura mundial

👶 Licença maternidade estendida: 180 dias 

👶 Licença paternidade estendida: 30 dias 

🥦 Desconto em consultas nutricionais 

🧠 Desconto em terapia online

🛍️ Clube de benefícios para quem gosta de comprar com descontos

💡 Knowledge transfer através do Frame KT

💵 Bonificação por indicação de novos colaboradores

 

E não paramos por aí!

🕗 Horário flexível

👕 No dress code

🍎 Nas pausas presenciais, fique à vontade para comer pães, bolos e frutas

💜 Ambiente leve, flexível e cultura colaborativa.

 

E qual será a sua missão na Framework?

  • Atuar como referência em Ciência de Dados dentro de um domínio estratégico do negócio, compreendendo profundamente os processos da operação para identificar oportunidades de geração de valor por meio de dados e Inteligência Artificial.
  • Desenvolver, implantar e sustentar soluções de Machine Learning voltadas à predição, recomendação e apoio à tomada de decisão, traduzindo desafios complexos em soluções analíticas escaláveis e de alto impacto.
  • Construir modelos estatísticos e preditivos, realizar feature engineering, validação de modelos e avaliação de performance, garantindo qualidade, rastreabilidade e confiabilidade das soluções.
  • Atuar de forma consultiva junto às áreas de negócio, conectando dados, processos e estratégia para propor iniciativas que promovam ganhos de eficiência operacional, produtividade, redução de riscos e melhoria da tomada de decisão.
  • Implantar e acompanhar modelos em produção, aplicando boas práticas de MLOps, versionamento, automação, monitoramento e observabilidade, assegurando sua evolução contínua.
  • Colaborar com equipes multidisciplinares de Engenharia de Dados, Arquitetura, Tecnologia e Negócio na construção de soluções robustas e sustentáveis.
  • Documentar soluções analíticas, disseminar boas práticas e contribuir para a evolução da maturidade analítica da organização.

O que é preciso para fazer parte do time?

  • Experiência sólida em Ciência de Dados aplicada à resolução de problemas reais de negócio;
  • Experiência no desenvolvimento de soluções de Machine Learning voltadas à predição, recomendação e apoio à decisão;
  • Domínio de Python para análise de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de soluções analíticas;
  • Experiência com bibliotecas e frameworks de Ciência de Dados e Machine Learning, como Pandas, Scikit-learn, Statsmodels, XGBoost, LightGBM ou similares;
  • Conhecimento sólido em estatística, modelagem preditiva, feature engineering, validação e avaliação de modelos;
  • Experiência em exploração, tratamento e análise de grandes volumes de dados em ambientes corporativos;
  • Domínio de SQL e modelagem de dados relacionais e analíticos;
  • Experiência na implantação e sustentação de modelos em produção;
  • Vivência com práticas de MLOps, incluindo versionamento, automação de treinamento e deploy, monitoramento e observabilidade de modelos;
  • Experiência com ambientes Cloud aplicados a soluções de Dados e Machine Learning;
  • Capacidade de atuar com dados provenientes de múltiplas fontes e diferentes níveis de qualidade e criticidade;
  • Experiência na documentação técnica e funcional de soluções analíticas;
  • Perfil analítico, consultivo e orientado à geração de valor para o negócio;
  • Excelente capacidade de comunicação para interação com áreas técnicas e executivas.

Será um diferencial se você:

  • Tiver experiência com Azure Machine Learning, Databricks, MLflow ou ecossistemas modernos de Dados e IA;
  • Possuir vivência com modelos de otimização, simulação ou Analytics Prescritivo;
  • Apresentar experiência com séries temporais, previsão de demanda, manutenção preditiva, previsão operacional ou modelos de risco;
  • Possuir conhecimento em arquitetura de dados e integração com pipelines de Engenharia de Dados;
  • Demonstrar experiência com governança de modelos, explicabilidade, fairness e gestão de risco em soluções analíticas;
  • Tiver atuado em ambientes de alta criticidade operacional e elevada disponibilidade;
  • Possuir experiência em empresas de grande porte, preferencialmente dos segmentos de logística, ferrovia, portos ou terminais;
  • Ter participado de iniciativas de transformação digital orientadas por dados e Inteligência Artificial;
  • Possuir pós-graduação ou especialização em Ciência de Dados, Machine Learning, Analytics ou Inteligência Artificial.

A NOSSA EVOLUÇÃO É CRESCENTE!

E, para acompanhar esse crescimento, precisamos de pessoas que agreguem propondo ideias, soluções e desafios! 

Gostou da oportunidade? Vamos juntos e​ faça parte da nossa história! 💜 #vempraframe

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.

Ler guia completo →

Guia de Carreira em Design

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

Ler guia completo →

Guia de Carreira em Marketing

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

Ler guia completo →

Guia de Carreira em Finanças

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

Ler guia completo →

Guia de Carreira em Comunicacao

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

Ler guia completo →

Guia de Carreira em Administracao

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

Ler guia completo →

Guia de Carreira em Dados

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

Ler guia completo →

Guia de Carreira em Produto

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

Ler guia completo →

Dica do Especialista

Os Melhores Cursos e Faculdades de Tecnologia no Brasil em 2026

O mercado de tecnologia no Brasil atingiu um ponto de maturidade inédito em 2026. Se há alguns anos a febre era aprender linguagens de programação para escrever códigos básicos, hoje, com a consolidação da Inteligência Artificial auxiliando na geração de código (copilots), a exigência mudou. O mercado não busca mais apenas "digitadores de código", mas sim arquitetos de soluções, solucionadores de problemas e estrategistas de dados.

Segundo a Brasscom (Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação), o Brasil vive um déficit de centenas de milhares de profissionais qualificados. Entrar nesse mercado continua sendo uma das decisões mais rentáveis que um estudante pode tomar, mas escolher o curso e a instituição certa ditará o ritmo do seu crescimento.

Os Principais Cursos: Qual Escolher?

A tecnologia não é uma coisa só. O curso ideal depende do seu perfil: você é mais matemático, focado em negócios, ou gosta de criar sistemas rápidos?

1. Ciência da Computação Bacharelado (4 anos)

O curso mais tradicional, profundo e robusto. Foca fortemente em matemática, algoritmos, estrutura de dados e na "ciência" por trás da máquina. É ideal para quem quer trabalhar com Inteligência Artificial, Machine Learning ou criar tecnologias do zero.

Onde estudar (Destaques Nacionais): USP, Unicamp, UFMG e UFPE (Centro de Informática - CIn, o principal polo do Nordeste, conectado ao Porto Digital).

2. Engenharia de Software Bacharelado (4 a 5 anos)

Enquanto a Ciência foca na teoria e algoritmos, a Engenharia foca no processo de construção. Ensina a arquitetar, testar, gerenciar times e manter softwares de grande escala em funcionamento. Excelente para quem quer ser um líder técnico (Tech Lead) ou arquiteto de sistemas.

Onde estudar: UnB, UFRGS, PUC-RS e FIAP (São Paulo - com forte apelo prático e corporativo).

3. Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS) Tecnólogo (2 a 2.5 anos)

O queridinho do mercado para quem quer uma entrada rápida. É focado 100% na prática de programação, desenvolvimento web e mobile, e banco de dados. Você aprende fazendo. A desvantagem é a base matemática menor, mas é a rota mais rápida para o primeiro emprego.

Onde estudar: FATEC (Excelente custo-benefício/Gratuita em SP), FIAP, Senac e diversas instituições EAD reconhecidas com nota máxima no MEC.

4. Ciência de Dados e Inteligência Artificial Bacharelado (4 anos)

A graduação que mais cresceu nos últimos cinco anos. Prepara o aluno para lidar com Big Data, treinar modelos de Machine Learning, trabalhar com IA Generativa e estatística avançada. Exige forte base em cálculo.

Onde estudar: Insper, PUC-Rio, FGV (Escola de Matemática Aplicada) e USP (oferecido recentemente em campi como São Carlos).

Dicas de Ouro para Estudantes em 2026

O diploma de uma boa faculdade abre portas e constrói um networking valioso, mas não sustenta a carreira sozinho. Se você está entrando na faculdade agora, siga estas regras:

  • Seu Portfólio é seu Currículo Real: Ter um GitHub ativo com projetos próprios, contribuições para código aberto ou aplicativos publicados vale tanto quanto o nome da faculdade. Comece a criar desde o primeiro semestre.
  • Inglês é Inegociável: Em 2026, com o trabalho remoto global consolidado, desenvolvedores que não falam inglês ganham em média 40% a menos e perdem oportunidades em empresas multinacionais. Estude programação e inglês paralelamente.
  • Soft Skills não são mais opcionais: A IA escreve boa parte do código repetitivo hoje. O que o engenheiro sênior faz é se comunicar com a área de negócios (o cliente), entender o problema real e desenhar a arquitetura. Comunicação clara e trabalho em equipe são fundamentais.
  • Abrace a IA: Não fuja das IAs (como GitHub Copilot ou ChatGPT). Aprenda a ser o "piloto" dessas ferramentas. Engenharia de Prompts e revisão de código gerado por IA já são disciplinas práticas na rotina do desenvolvedor.
"O código puro tornou-se uma commodity. O verdadeiro valor do profissional de tecnologia de hoje está na sua capacidade de traduzir a dor de um negócio em uma arquitetura de software escalável."

Conclusão

Escolher entre USP, UFPE, Insper, FIAP ou FATEC depende do seu tempo disponível, recursos e objetivos a longo prazo (pesquisa vs. mercado rápido). Seja qual for o caminho, a área de tecnologia no Brasil segue sendo o terreno mais fértil para quem tem curiosidade implacável e disposição para continuar estudando mesmo após pegar o diploma.