Cientista de Dados

Sobre a oportunidade

Estamos em busca de uma pessoa Cientista de Dados Pleno | Forecast para fazer parte do nosso time e contribuir com o desenvolvimento de soluções inteligentes que apoiem o planejamento e as decisões estratégicas do negócio.

Local

Porto Alegre - RS

Híbrido

Responsabilidades

Desenvolver, validar e aprimorar modelos de Forecast, considerando diferentes horizontes de previsão e níveis de granularidade;

Construir e evoluir pipelines de preparação de dados, treinamento, avaliação e inferência de modelos;

Analisar tendências, sazonalidades, eventos e fatores externos que influenciam o comportamento dos dados e a precisão das previsões;

Conduzir análises e experimentos para comparar modelos e identificar as melhores abordagens, considerando métricas técnicas e impacto no negócio;

Monitorar a performance dos modelos em produção, identificando desvios, vieses e oportunidades de melhoria;

Investigar inconsistências e propor melhorias na qualidade dos dados, na engenharia de atributos e nos processos de modelagem;

Atuar em parceria com os times de Engenharia e Tecnologia para garantir a implantação, integração e escalabilidade das soluções;

Traduzir desafios de negócio em problemas analíticos, apresentando resultados e recomendações de forma clara e objetiva;

Documentar experimentos, decisões técnicas e critérios de avaliação, contribuindo para a evolução contínua das soluções.

Requisitos

Formação superior em Ciência da Computação, Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Economia, Engenharia ou áreas correlatas;

Experiência prática em Ciência de Dados, Machine Learning ou modelagem estatística;

Domínio de Python e SQL para manipulação, análise e modelagem de dados;

Experiência no desenvolvimento de modelos de séries temporais, regressão e Forecast;

Conhecimento de métodos estatísticos e algoritmos de Machine Learning aplicados à previsão;

Experiência em preparação de dados, engenharia de atributos e validação temporal;

Familiaridade com métricas de avaliação de previsões, como MAE, RMSE, WAPE, MAPE e Bias;

Experiência com versionamento de código, rastreabilidade de experimentos e modelos;

Capacidade de desenvolver soluções organizadas, testáveis e preparadas para ambientes produtivos;

Facilidade para compreender desafios de negócio e transformá-los em soluções orientadas por dados;

Boa comunicação, colaboração e autonomia para conduzir análises e propor melhorias.

Diferenciais

Experiência com previsões hierárquicas, reconciliação de previsões e diferentes níveis de granularidade;

Conhecimento de modelos como ARIMA, ETS, Prophet, algoritmos baseados em árvores e redes neurais aplicadas a séries temporais;

Experiência com variáveis externas, eventos de calendário e previsão probabilística;

Familiaridade com Databricks, Apache Spark e plataformas de nuvem;

Conhecimento de MLflow, Docker, CI/CD e práticas de MLOps;

Experiência com otimização, simulação ou planejamento de demanda;

Vivência com monitoramento automatizado, identificação de degradação e retreinamento de modelos.

Carga horária

Híbrido

Processo seletivo

Cadastro Elegibilidade (Apenas para Candidatos Internos)

Entrevista Inicial

Entrevistas Finais

Contratação

Perfil do candidato

Valorizamos pessoas que combinam profundidade técnica com visão de negócio, que gostam de investigar problemas, questionar hipóteses e encontrar soluções inovadoras.