Cientista de Dados Sênior

Há 5 dias

São Paulo, São Paulo, Brasil Grupo Easy Tempo inteiro


Vaga Cientista de Dados Sênior | Grupo Easy

Local: Híbrido 3x2 - Zona Sul, São Paulo

Modalidade de contratação: PJ ou Cooperado

Tempo de projeto: Indeterminado

Início: Imediato

Responsabilidades:

Coletar, processar e tratar dados de diferentes fontes e formatos.

Construir modelos preditivos, estatísticos e de Machine Learning.

Criar visualizações e dashboards para interpretação de dados.

Realizar análises exploratórias e identificar padrões e tendências.

Apoiar áreas de negócio com insights baseados em dados.

Garantir qualidade, confiabilidade e governança dos dados utilizados.

Automatizar processos de análise e geração de relatórios.

Documentar processos, modelos e métricas para replicabilidade.

Colaborar com equipes multidisciplinares (TI, Produto, Marketing, Financeiro).

Experiências:

Vivência com projetos de modelagem, estatística, Machine Learning e Business Analytics.

Experiência em implementação de modelos de predição e análise de grande volume de dados.

Graduação em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, TI ou áreas correlatas.

Pós-graduação, MBA ou especialização em Data Science, Machine Learning, Analytics ou Inteligência Artificial.

Certificações desejáveis:

Data Science/ Machine Learning (ex.: Microsoft, Google, IBM, DataCamp)/ Big Data & Analytics (ex.: Databricks, AWS, Azure ML)

Habilidades individuais:

Pensamento analítico e crítico.

Comunicação clara e objetiva com áreas de negócio e TI.

Proatividade e autonomia.

Curiosidade e postura investigativa.

Colaboração em equipes multidisciplinares.

Capacidade de traduzir modelos complexos em insights acionáveis.

Foco em resultados e melhoria contínua.

Habilidades técnicas:

Python, R e SQL avançado.

Machine Learning, estatística e modelagem preditiva.

Big Data: Spark, Hadoop, Databricks.

Ferramentas de visualização: Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn.

Bancos de dados relacionais e não relacionais (SQL Server, PostgreSQL, MongoDB).

ETL/ELT e pipelines de dados.

Cloud computing: AWS, Azure, GCP.

Documentação de modelos, processos e resultados.



#LI-Hybrid

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