Cientista de Dados Sênior

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  • São Paulo - SP
  • Permanente
  • Período integral
  • Há 14 dias
DescriçãoComo Cientista de Dados (Machine Learning) Sênior, você atuará diretamente na criação, avaliação e entrega de modelos preditivos de alto impacto, que orientarão decisões estratégicas em escala. Inspirada em vagas recentes da Serasa Experian, a posição envolve análise de dados complexos, modelagem estatística, MLOps e comunicação articulada com stakeholders técnicos e de negócioResponsabilidades e atribuições
  • Manter e criar modelos avançados de Machine Learning, atuando desde a seleção de features até o deployment.
  • Conduzir análises exploratórias e estudos de hipóteses, extraindo insights acionáveis que suportam decisões estratégicas do negócio.
  • Integrar dados externos por meio de técnicas como web scraping e IA, identificando padrões relacionados a indicadores internos e macroeconômicos.
  • Apresentar resultados e recomendações de forma clara para stakeholders de diferentes níveis hierárquicos.
  • Garantir interpretabilidade, equidade e compliance dos modelos de ML, alinhando com padrões regulatórios e melhores práticas.
  • Colaborar com times multidisciplinares para entender o problema de negócio e criar soluções eficazes em ambiente ágil.
  • Mentorar profissionais juniores, promovendo desenvolvimento técnico e cultural no time.
Requisitos e qualificações
  • Experiência prática com Python, Scala e Apache Spark, inclusive no contexto de Big Data.
  • Domínio na construção e operação de pipelines de ML, do tratamento de dados ao deployment.
  • Conhecimento de bibliotecas como scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, além de conhecimento em modelagem estatística (supervisionada e não supervisionada), séries temporais e otimização.
  • Forte capacidade analítica e de storytelling com dados, com habilidade de traduzir resultados técnicos para público não técnico.
  • Conhecimento em SQL e experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais.
  • Familiaridade com ambientes de deployment em cloud (AWS, Azure ou GCP) e práticas de MLOps, incluindo CI/CD, monitoramento e governança de modelos.
  • Sensibilidade ética quanto a viés e transparência em modelos de IA.
  • Desejável graduação (ou superior) em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação ou áreas afins.

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