Responsabilidades: Desenvolver modelos de machine learning e análises que resolvem problemas de negócios do cliente final Realizar exploração, limpeza e tratamento de dados clínicos e logísticos.
Colaborar com engenheiros de dados e especialistas de negócio na concepção de soluções baseadas em dados.
Construir pipelines de modelagem e análise de ponta a ponta: desde a extração até a visualização de resultados.
Documentar os projetos e apresentar insights para públicos técnicos e não técnicos.
Apoiar decisões técnicas em arquitetura de dados, MLOps e boas práticas de modelagem.
Requisitos: Experiência como cientista de dados e vivência em projetos reais, com entrega de modelos em produção ou com impacto direto no negócio Sólidos conhecimentos em Python e bibliotecas como pandas, scikit-learn, numpy, statsmodels, entre outras.
Conhecimento em visualização de dados com bibliotecas como matplotlib, seaborn, plotly ou ferramentas como Power BI / Tableau.
Domínio em SQL e manipulação de grandes volumes de dados.
Experiência com modelagem preditiva supervisionada e não supervisionada.
Boa comunicação interpessoal e autonomia para trabalhar com times diversos.
Diferenciais (não obrigatórios, mas desejáveis): Conhecimento do ecossistema Databricks (Delta Lake, notebooks, MLFlow, etc).
Domínio da língua inglesa.
Experiência com Generative AI: uso de bibliotecas como transformers (Hugging Face), LangGraph, OpenAI, LLamaIndex, ou similares.
Conhecimento em workflows envolvendo LLMs, embeddings e pipelines híbridos (retrieval-augmented generation, etc).
Tipo de contratação: Regime CLT ou PJ – 100% Remoto Benefícios como CLT: Cartão de benefícios flexíveis Flash (alimentação/refeição); Plano de saúde Plano odontológico ? Licença-maternidade e paternidade estendida Gympass Participação nos lucros (PLR) Subsídio treinamento inglês e apoio a cursos online, estudos e eventos.
Flexibilidade de horário Day off de aniversário Bônus por indicação em novas contratações Venha conhecer de perto o conceito "Analytics in Action" .