Cientista de Dados Efetivo NOVO

Descrição

• 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.

Modelo de trabalho

Remoto