Description:
Junte-se à Digiage e ajude a escalar a inteligência artificial com excelência operacional.
Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados Pleno / Sênior para atuar em projetos estratégicos, no desenvolvimento de modelos preditivos de Machine Learning em ambiente cloud AWS, integrando um time multidisciplinar de Arquitetos de Dados, Engenheiros de Dados, Modeladores e Analistas Funcionais.
Responsabilidades:
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Desenvolver, treinar, validar e otimizar modelos preditivos de Machine Learning (classificação, regressão, séries temporais, etc.) alinhados aos objetivos de negócio
- Realizar análise exploratória de dados (EDA), tratamento, limpeza e engenharia de features
- Selecionar algoritmos adequados e conduzir experimentos comparativos (benchmarking de modelos)
- Colocar modelos em produção (deploy) utilizando serviços AWS (SageMaker, Lambda, Step Functions, etc.)
- Monitorar performance dos modelos em produção (drift, degradação, retraining)
- Documentar processos, metodologias e resultados de forma clara para stakeholders técnicos e de negócio
- Colaborar com Engenheiros de Dados na construção de pipelines de dados (ETL/ELT) que alimentam os modelos
- Traduzir problemas de negócio em soluções analíticas e apresentar resultados de forma acessível para áreas não técnicas
- Participar de rituais ágeis (dailies, plannings, reviews) conforme metodologia do projeto
Requirements:
- Sólida experiência em Python (pandas, scikit-learn, numpy) e/ou R
- Experiência prática com frameworks de ML: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow ou PyTorch
- Vivência comprovada em ambiente AWS, incluindo: Amazon SageMaker (treinamento e deploy de modelos), S3 (armazenamento de dados), Glue / Athena (catalogação e consultas), Redshift (data warehouse) e Lambda / Step Functions (orquestração)
- Conhecimento de SQL avançado
- Experiência com versionamento de modelos e MLOps (MLflow, SageMaker Pipelines, ou similar)
- Conhecimento em estatística aplicada (testes de hipótese, distribuições, inferência)
- Experiência com Git e boas práticas de código
Diferenciais:
- Certificações AWS (AWS Certified Machine Learning – Specialty, AWS Certified Data Analytics)
- Experiência com ferramentas de Data Lineage (Apache Atlas, Collibra, Alation, OpenLineage)
- Vivência em projetos de setor de seguros e financeiro,
- Conhecimento em Databricks
- Autonomia e senso de dono sobre os modelos entregues
- Comunicação clara para traduzir resultados técnicos a públicos não técnicos (C-level, áreas de negócio)
- Capacidade de trabalhar em ambiente multidisciplinar e colaborativo
- Adaptabilidade a diferentes metodologias (Kanban, Scrum) conforme o projeto