Cientista de dados sênior

Há 5 horas

Porto Alegre, State of Rio Grande do Sul, Brasil Netvagas Tempo integral

Grátis com e-mail ou Google

Salve esta vaga e mantenha sua pesquisa organizada

Crie uma conta gratuita para salvar vagas, criar alertas e retornar a esta listagem a partir do seu painel.

Grátis com e-mail ou Google

Ao continuar, você concorda com nossos Termos & Política de Privacidade.

Formação: graduação completa em Estatística, Ciência da Computação, Engenharias, Matemática, Física, Economia quantitativa ou áreas correlatas; pós‑graduação ou mestrado em Ciência de Dados, IA ou áreas afins é um diferencial.
Experiência sólida em Ciência de Dados e Machine Learning;
Proficiência em Python e bibliotecas de dados (Pandas, Scikit-learn, etc.);
Experiência com SQL e manipulação de grandes volumes de dados;
Vivência em construção e deploy de modelos preditivos;
Conhecimento em engenharia de features, validação e métricas de modelos;
Experiência com ambientes em cloud (AWS, Azure ou GCP);
Vivência com ambientes de cloud computing (Azure, AWS ou GCP) e ferramentas de orquestração/automação (por exemplo, Databricks, Airflow, Jobs em cloud, pipelines CI/CD);
Capacidade de comunicação com áreas técnicas e de negócio.

Liderar o desenho, desenvolvimento, validação e evolução de modelos preditivos e prescritivos (classificação, regressão, séries temporais, recomendação, detecção de anomalias) aplicados ao agronegócio e às operações da companhia;

Conduzir análises exploratórias de dados (EDA), desenho de features e integração de múltiplas fontes (ERP, sensores, telemetria de máquinas, dados climáticos, dados externos), garantindo qualidade, consistência e governança;

Estruturar e manter pipelines de dados e de modelos em conjunto com Engenharia de Dados, incluindo pré‑processamento, treino, validação, deploy e monitoramento em ambiente cloud;

Atuar em MLOps, definindo boas práticas de versionamento, monitoramento de performance, detecção de drift e revisão periódica de modelos em produção;

Traduzir problemas de negócio em hipóteses, experimentos e análises quantitativas, estimando impacto e comunicando resultados de forma clara para públicos técnicos e executivos;

Apoiar a construção do roadmap de Dados & IA, propondo novos casos de uso, provas de conceito e melhorias em soluções existentes;