Cientista de Dados - Recife/PE

<p>Atividades:</p> <ul> <li>Apoiar a equipe de consultores em gestão na condução de análises de dados, contribuindo para o diagnóstico de cenários, identificação de oportunidades e suporte à tomada de decisão estratégica.</li> <li>Realizar coleta, limpeza e pré-processamento de dados provenientes de múltiplas fontes (internas e externas), garantindo qualidade, consistência e integridade das informações.</li> <li>Desenvolver, testar e validar modelos analíticos, incluindo abordagens preditivas e prescritivas, com foco em geração de valor para o negócio.</li> <li>Traduzir resultados analíticos em insights acionáveis por meio da elaboração de relatórios e apresentações claras, objetivas e visualmente atrativas.</li> <li>Participar de reuniões com clientes para levantamento de requisitos, entendimento de problemas de negócio e apresentação de soluções baseadas em dados.</li> <li>Atuar de forma colaborativa em times multidisciplinares, mantendo comunicação eficaz com stakeholders técnicos e não técnicos.</li> </ul> <p>Requisitos:</p> <ul> <li>Graduação completa em Administração, Economia, Engenharia, Estatística ou áreas correlatas.</li> <li>Pós-graduação ou especialização em Ciência de Dados, Análise de Dados ou áreas afins.</li> <li>Experiência prática em projetos de Machine Learning aplicados a problemas reais.</li> <li>Proficiência em Python para análise de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de soluções.</li> <li>Conhecimentos em SQL para extração, manipulação e análise de dados em bancos relacionais.</li> <li>Familiaridade com ambientes de dados modernos, incluindo ferramentas de processamento distribuído (ex: Spark) e plataformas de cloud (AWS, Azure ou GCP).</li> <li>Disponibilidade para atuação em modelo híbrido e disponibilidade para viagens.</li> </ul> <p>Requisitos técnicos:</p> <ul> <li>Domínio de Python para desenvolvimento de pipelines de dados e modelos analíticos.</li> <li>Experiência com bibliotecas de Machine Learning (ex: scikit-learn, statsmodels ou similares).</li> <li>Experiência com técnicas de detecção de anomalias e/ou modelagem de séries temporais.</li> <li>Experiência com SQL e bancos de dados relacionais.</li> <li>Experiência com deploy de modelos, seja via APIs (FastAPI, Flask) ou pipelines batch.</li> <li>Experiência na integração com APIs e ingestão de dados externos.</li> </ul> <p>Diferenciais:</p> <ul> <li>Experiência na construção e manutenção de pipelines de dados (ETL/ELT).</li> <li>Conhecimento em análise de dados geoespaciais ou dados urbanos.</li> <li>Experiência com automação de processos e aplicações envolvendo IA Generativa (LLMs).</li> <li>Prática com monitoramento de modelos em produção, incluindo detecção de drift e estratégias de re-treinamento.</li> </ul> <p> </p>