Cientista de Dados Sênior - Machine Learning e Inteligência de Dados

Conduzir frentes de Ciência de Dados desde o entendimento do problema e a exploração dos dados até a validação da solução. Explorar, tratar, transformar e relacionar dados provenientes de diferentes fontes, formatos, períodos e níveis de qualidade. Realizar análises exploratórias para identificar padrões, inconsistências, anomalias, relações históricas e hipóteses relevantes para o negócio. Aplicar técnicas de feature engineering, seleção de variáveis, validação e avaliação de desempenho dos modelos.

Desenvolver análises e soluções de Machine Learning para problemas industriais, incluindo regressão, classificação, clusterização, recomendação e detecção de anomalias. Combinar, quando necessário, Machine Learning, métodos estatísticos, regras de negócio e conhecimento de especialistas. Transformar demandas e problemas abertos em frentes de trabalho estruturadas, definindo abordagens, etapas, prioridades e critérios de validação.

Planejar e acompanhar as atividades técnicas do projeto, identificando dependências, riscos e bloqueios que possam comprometer as entregas. Tomar decisões técnicas com autonomia, avaliando alternativas e conduzindo alinhamentos nos temas de maior impacto. Articular o trabalho entre Ciência de Dados, Engenharia de Dados, Desenvolvimento, Produto e especialistas, garantindo clareza sobre responsabilidades, dependências e próximos passos.

Trabalhar com especialistas para compreender processos industriais, validar hipóteses e interpretar resultados. Conduzir discussões técnicas com clientes, compreendendo necessidades, apresentando alternativas e transformando os alinhamentos em direcionamentos claros para o projeto. Avaliar a qualidade, a confiança, a robustez, a explicabilidade e a rastreabilidade dos resultados produzidos.

Garantir a reprodutibilidade das análises e dos modelos por meio de versionamento, organização do código e documentação das decisões técnicas. Preparar e apoiar a transferência das soluções para Engenharia de Dados ou Desenvolvimento, documentando entradas, saídas, dependências, limitações e critérios de aceite. Criar visualizações e apresentar resultados, limitações e recomendações para públicos técnicos e não técnicos.

Responsabilidades e atribuições

Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física, Economia ou áreas correlatas. Experiência com Python aplicado à Ciência de Dados e bibliotecas como pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn ou Plotly. Conhecimento sólido de Machine Learning supervisionado e não supervisionado, incluindo regressão, classificação, clusterização e detecção de anomalias. Capacidade de explorar, tratar, transformar e relacionar dados de diferentes fontes, formatos e níveis de qualidade.

Experiência com feature engineering, seleção de variáveis, tratamento de dados faltantes e outliers, validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros. Capacidade de selecionar métricas adequadas ao problema e interpretar os resultados considerando critérios técnicos e de negócio. Experiência com versionamento, organização de código, documentação e rastreabilidade de análises e experimentos, utilizando Git, MLflow ou ferramentas equivalentes.

Autonomia para conduzir frentes de Ciência de Dados, estruturando problemas, definindo próximos passos, tomando decisões técnicas e buscando alinhamento nos temas de maior impacto. Capacidade de transformar demandas pouco estruturadas em planos de trabalho claros, priorizando atividades e identificando dependências, riscos e critérios de sucesso.

Capacidade de coordenar tecnicamente diferentes interfaces do projeto, articulando Ciência de Dados, Engenharia de Dados, Desenvolvimento, Produto, especialistas e clientes. Capacidade de acompanhar a evolução das entregas, antecipar bloqueios e criar clareza sobre decisões, responsabilidades e próximos passos. Capacidade de trabalhar com problemas abertos, formular e testar hipóteses e comunicar resultados, limitações e recomendações.

Disposição para aprender processos industriais complexos e colaborar com especialistas de diferentes áreas.

Requisitos e qualificações

Vigor: atua com autonomia, protagonismo e responsabilidade sobre as entregas, organiza prioridades, antecipa riscos e bloqueios e toma decisões para manter a evolução do projeto. Conduz problemas com profundidade mesmo em cenários de incerteza e cria clareza sobre os próximos passos para as pessoas envolvidas. Conhecimento: traduz problemas industriais em problemas analíticos, aprende novos domínios com rapidez e aplica pensamento científico na escolha das abordagens.

Conecta conhecimento técnico, contexto de negócio e necessidades do projeto para fundamentar decisões e registra os aprendizados e direcionamentos relevantes. Encantamento: constrói relações genuínas com clientes, especialistas e diferentes áreas da EvcomX, conduzindo discussões de forma clara e colaborativa. Adapta a comunicação para diferentes públicos, apresenta alternativas, limitações e recomendações e contribui para transformar alinhamentos em decisões e ações concretas.

Requisitos desejáveis: Interesse ou experiência em otimização, pesquisa operacional, modelos híbridos, agentes de IA ou deep learning aplicado a problemas industriais. Experiência ou interesse em NLP, LLMs, extração de informações, classificação de documentos, busca semântica ou inteligência documental. Experiência com liderança ou desenvolvimento de pessoas, incluindo mentoria, acompanhamento técnico, feedbacks ou apoio à evolução de profissionais.

Os itens desta seção são diferenciais e não constituem requisitos eliminatórios. Na EvcomX, grandes desafios não chegam com todas as respostas prontas. Buscamos pessoas com coragem para enfrentar problemas complexos, abraçar a incerteza, aprender com rapidez, tomar decisões e construir relações genuínas com clientes e especialistas. Se você quer ir além do que já domina, contribuir para dar direção a desafios complexos e transformar conhecimento em impacto real para a indústria, venha trabalhar com a gente. 🚀