Cientista de Dados (Foco em Pesquisa Operacional)

Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados com foco em Pesquisa Operacional para atuar no desenvolvimento de soluções analíticas avançadas voltadas à otimização de processos e suporte à tomada de decisão. O profissional terá papel fundamental na construção de modelos matemáticos, algoritmos de otimização, ferramentas de simulação e análises de dados, além de apoiar a evolução de iniciativas de Ciência de Dados e Inteligência Artificial.

A área atua no desenvolvimento de soluções orientadas por dados para resolução de problemas complexos de negócio, combinando técnicas de Pesquisa Operacional, Analytics e Ciência de Dados. Nosso objetivo é transformar dados e conhecimento técnico em decisões inteligentes que gerem impacto real nos resultados da organização.

Responsabilidades e atribuições

Desenvolver ferramentas de suporte à tomada de decisão utilizando técnicas de Pesquisa Operacional; Construir modelos de otimização utilizando programação matemática, heurísticas e metaheurísticas; Desenvolver e evoluir soluções de simulação de eventos discretos; Trabalhar com grandes volumes de dados provenientes de diferentes fontes; Realizar análises exploratórias e identificar oportunidades de melhoria de processos; Desenvolver modelos analíticos e apoiar iniciativas de Ciência de Dados e Machine Learning; Definir e acompanhar métricas de desempenho alinhadas aos objetivos do negócio; Documentar metodologias, modelos e resultados; Seguir boas práticas de desenvolvimento e versionamento de código; Comunicar resultados técnicos para diferentes públicos.

Requisitos e qualificações

Graduação completa em Engenharia, Matemática, Estatística, Ciência da Computação ou áreas correlatas; Conhecimento em Pesquisa Operacional; Programação Matemática; Técnicas de otimização; Heurísticas e Metaheurísticas; Python; Simulação de Eventos Discretos; Git e versionamento de código; Inglês avançado; Boa comunicação e perfil analítico.

Requisitos desejáveis: Experiência em ambientes industriais; Machine Learning; Estatística Aplicada; Séries temporais; Deep Learning; CRISP - DM; MLflow ou DVC; Scrum e metodologias ágeis; Pós-graduação ou mestrado em áreas correlatas.