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Cientista de dados Sr

seniorfull timePosted 7 days ago
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Nossos clientes e seus incríveis projetos de TI é o que nos move.

Somos modernos e abertos a inúmeras possibilidades. Se você também é movido pela paixão por TI, pela curiosidade em explorar e pela vontade de evoluir, aqui é o seu lugar.

Estamos com a seguinte oportunidade: Cientista de dados:

Requisitos

Formação Acadêmica

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

Competências Técnicas (Hard Skills)

• Profundo domínio de estatística, modelagem e frameworks avançados de machine learning, além de experiência em análise causal.

• Vivência em deploy, monitoramento, automação e ajuste de modelos em ambientes de grande escala.

• Domínio de Python para ciência de dados (pandas, NumPy, scikit-learn) e de frameworks de gradient boosting (XGBoost, LightGBM), além de SQL avançado em bancos relacionais (ex.: SQL Server, PostgreSQL) e versionamento de código com Git.

• Modelagem para risco e fraude: classificação em cenários desbalanceados, calibração de score, detecção de anomalias e feature engineering sobre comportamento transacional (velocity, agregações por janela e padrões entre contas).

• Experiência com ambientes de dados em nuvem (AWS e/ou Azure), data warehouse (ex.: Snowflake) e bancos relacionais e NoSQL (ex.: MongoDB), atuando sobre grandes volumes de dados.

• Práticas de MLOps: versionamento e deploy de modelos, pipelines de CI/CD, monitoramento de performance e de drift e observabilidade de modelos em produção (ex.: Datadog).

• Cultura de experimentação: desenho e análise de testes A/B em larga escala e inferência causal para sustentar decisões de produto e crescimento.

• NLP e/ou visão computacional aplicados a conteúdo: classificação, moderação e Trust & Safety.

• Aplicação de ciência de dados a problemas típicos de plataformas digitais: churn, LTV, monetização, detecção de fraude, prevenção a chargebacks, detecção de anomalias e séries temporais. Tratamento de dados pessoais e sensíveis em conformidade com a LGPD.

Híbrido: 3 vezes na semana presencial e 2 vezes remoto. Local: Zona Sul - SP

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