Dados da vaga Cientista De Dados em SP

Destaques importantes

1. Área e especialização profissional: Informática, TI, Telecomunicações - Administrador de Banco de Dados
2. Nível hierárquico: Especialista
3. Local de trabalho: São Paulo, SP
4. Regime de contratação de tipo Prestador de Serviços (PJ)
5. Jornada Período Integral
6. Modelo de Trabalho: Híbrido
7. Cientista de Dados Sênior:
8. Modelo de contratação: PJ
9. Modelo de atuação: Híbrido 3x presencial
10. Local: Rua Henri Dunant, Santo Amaro, São Paulo - SP
11. Data para início: Imediato
12. 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).
13. RESPONSABILIDADES PRINCIPAIS
14. Vivência com projetos modelagem, estatística, Machine Learning e Business Analytics.
15. Experiência em implementação de modelos de predição e análise de grande volume de dados.
16. Graduação em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, TI ou áreas correlatas.
17. Pós-graduação, MBA ou especialização em Data Science, Machine Learning, Analytics ou Inteligência Artificial.
18. Certificações desejáveis: Data Science/ Machine Learning (ex.: Microsoft, Google, IBM, DataCamp)/ Big Data & Analytics (ex.: Databricks, AWS, Azure ML)
19. REQUISITOS
20. Pensamento analítico e crítico.
21. Comunicação clara e objetiva com áreas de negócio e TI.
22. Proatividade e autonomia.
23. Curiosidade e postura investigativa.
24. Colaboração em equipes multidisciplinares.
25. Capacidade de traduzir modelos complexos em insights acionáveis.
26. Foco em resultados e melhoria contínua.
27. Habilidades Técnicas:
28. Python, R e SQL avançado.
29. Machine Learning, estatística e modelagem preditiva.
30. Big Data: Spark, Hadoop, Databricks.
31. Ferramentas de visualização: Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn.
32. Bancos de dados relacionais e não relacionais (SQL Server, PostgreSQL, MongoDB).
33. ETL/ELT e pipelines de dados.
34. Cloud computing: AWS, Azure, GCP. - Documentação de modelos, processos e resultados.

Valorizado

1. Escolaridade Mínima: Ensino Superior
2. Formação desejada: Tecnologia da Informação, Ensino Superior