Profissional Cientista de Dados Sênior

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Descrição da Vaga

A Radix está em busca de um(a) Profissional Cientista de Dados Sênior para atuar no desenvolvimento de soluções para empresas de diversos setores. O profissional será responsável por coletar, integrar, explorar e preparar dados estruturados e não estruturados, garantindo a qualidade e consistência das bases utilizadas. Além disso, conduzirá análises exploratórias e inferenciais para identificar padrões e oportunidades de negócio, transformando dados em recomendações acionáveis. O papel também envolve o desenvolvimento, validação e evolução de modelos estatísticos e de Machine Learning, aplicando algoritmos de classificação, regressão, clusterização, redução de dimensionalidade, detecção de anomalias e séries temporais. O profissional apoiará a operacionalização de modelos em produção, colaborando com equipes de Engenharia de Dados e Software, e comunicará resultados técnicos e executivos, atuando em conjunto com stakeholders para propor soluções baseadas em dados.

Responsabilidades

Coletar, integrar, explorar e preparar dados estruturados e não estruturados, garantindo qualidade, consistência e confiabilidade das bases utilizadas.
Conduzir análises exploratórias e inferenciais para identificar padrões, relações e oportunidades de negócio, transformando dados em recomendações acionáveis.
Desenvolver, validar e evoluir modelos estatísticos e de Machine Learning supervisionados e não supervisionados, selecionando técnicas apropriadas para cada problema.
Aplicar algoritmos de classificação, regressão, clusterização, redução de dimensionalidade, detecção de anomalias, séries temporais e outras técnicas de aprendizado de máquina conforme o contexto de negócio.
Realizar feature engineering, seleção de atributos, tratamento de desbalanceamento, otimização de hiperparâmetros e comparação sistemática de modelos.
Planejar e executar experimentos analíticos, testes estatísticos e validações, garantindo robustez, capacidade de generalização e interpretabilidade dos modelos.
Apoiar a operacionalização de modelos em produção, colaborando com equipes de Engenharia de Dados e Software na construção de pipelines, APIs e processos de monitoramento.
Comunicar resultados técnicos e executivos por meio de visualizações, apresentações e documentação, traduzindo análises complexas em recomendações de negócio.
Atuar em conjunto com stakeholders técnicos e de negócio para compreender desafios, estruturar hipóteses e propor soluções baseadas em dados.
Disseminar boas práticas de Ciência de Dados, apoiando profissionais menos experientes na definição de abordagens, validação de modelos e qualidade técnica das entregas.

Requisitos

✓Graduação em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física, Economia ou correlatas.
✓Inglês avançado para comunicação em projetos internacionais.
✓Experiência prática com Machine Learning supervisionado e não supervisionado, incluindo classificação, regressão, clusterização, redução de dimensionalidade e detecção de anomalias.
✓Experiência com algoritmos como Regressão Linear e Logística, Árvores de Decisão, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM ou CatBoost).
✓Experiência na criação, otimização, validação e implementação de modelos complexos, incluindo o uso de técnicas avançada como Deep Learning (TensorFlow, Keras ou PyTorch), Processamento de Linguagem Natural (NLP), Visão Computacional ou Sistemas de Recomendação.
✓Experiência com séries temporais, previsão (forecasting) ou modelagem preditiva.
✓Experiência em ambientes de computação em nuvem (AWS, Azure, GCP), incluindo pipelines de dados.
✓Conhecimento profundo de frameworks de machine learning, como TensorFlow ou PyTorch, e habilidades avançadas em programação em Python.
✓Conhecimento de boas práticas de governança de dados.
✓Capacidade de comunicar resultados para públicos técnicos e executivos.
•Mestrado ou Doutorado em Ciência de Dados, IA ou disciplinas que exijam alta capacidade analítica.
•Experiência em ambientes cloud (AWS, Azure ou GCP) aplicados a soluções de Ciência de Dados.
•Experiência com Graph Analytics ou Graph Machine Learning.
•Conhecimento em técnicas de otimização matemática, pesquisa operacional ou metaheurísticas.
•Conhecimento em MLOps, incluindo MLflow, versionamento de modelos, monitoramento e rastreamento de experimentos.
•Familiaridade com IA Generativa, Prompt Engineering, RAG e LLMs aplicados a problemas de negócio.

Benefícios

✓Assistência Médica Nacional (para o titular e dependentes, com quarto privativo)
✓Assistência odontológica nacional (para o titular e dependentes)
✓Vale refeição / alimentação flexível
✓Auxílio home office
✓Day off (no mês do aniversário)
✓Wellhub (antigo Gympass)
✓Licença Maternidade (6 meses) e Paternidade (20 dias) estendidas
✓Auxílio creche para filhos de até 3 anos (por filho)
✓Apoio em saúde mental com a Wellz
✓Clube de Vantagens com descontos em diversos parceiros
✓Convênio com instituições de ensino e cursos de idioma
✓Desenvolvimento Profissional (Universidade Corporativa)
✓Parceria com empresa de coworkings no Brasil
✓Programa de Qualidade de Vida e Bem-Estar
✓Médico consultor para acompanhamento de radixers
✓Planos de incentivos

Categorias

Data Science / Analytics

Sobre a Empresa

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