Cientista de Dados Sênior (IA e Machine Learning)

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Descrição da Vaga

A Source2IT busca um(a) Cientista de Dados Sênior com foco em IA e Machine Learning para atuar como referência técnica no COI da companhia. O profissional será responsável por apoiar a avaliação, revisão e evolução de projetos de Ciência de Dados e Machine Learning desenvolvidos por diferentes áreas, com um perfil técnico e consultivo.

Responsabilidades

Atuar como referência técnica em Ciência de Dados para diferentes áreas da companhia;
Revisar projetos, modelos e abordagens desenvolvidos por Cientistas de Dados e times analíticos;
Avaliar criticamente metodologias, premissas, hipóteses, métricas e resultados;
Orientar os times na escolha de técnicas estatísticas, algoritmos e estratégias de modelagem;
Apoiar a definição e evolução de padrões e boas práticas para desenvolvimento de modelos;
Desenvolver, revisar e validar modelos estatísticos e de Machine Learning;
Atuar com técnicas de regressão, classificação, segmentação, clustering, séries temporais, modelagem preditiva, seleção de variáveis e feature engineering;
Definir métricas e critérios adequados para avaliação dos modelos;
Aplicar técnicas de validação cruzada e avaliação de generalização;
Identificar e tratar situações de overfitting e underfitting;
Realizar análise de resíduos e interpretação estatística dos resultados;
Garantir robustez, consistência e interpretabilidade dos modelos;
Participar de todo o ciclo de desenvolvimento dos modelos, desde a exploração e preparação dos dados até sua implantação em produção;
Apoiar a disponibilização e acompanhamento de modelos em ambientes produtivos;
Monitorar performance e estabilidade após o deploy;
Identificar degradação de performance, model drift e data drift;
Avaliar necessidades de recalibração e retreinamento dos modelos;
Garantir que os modelos continuem entregando resultados consistentes após a implantação;
Utilizar Python para exploração, preparação, análise e modelagem de dados;
Trabalhar com bibliotecas como pandas, NumPy, scikit-learn e SciPy;
Utilizar SQL para extração, tratamento e análise de grandes volumes de dados;
Realizar análises exploratórias e preparar datasets para desenvolvimento e validação dos modelos;
Atuar de forma consultiva com áreas de negócio e tecnologia;
Traduzir problemas de negócio em hipóteses e problemas quantitativos;
Apresentar análises, resultados e recomendações para públicos técnicos, executivos e de negócio;
Questionar tecnicamente abordagens quando necessário e propor alternativas;
Contribuir para a evolução da maturidade de Ciência de Dados da organização.

Requisitos

✓Mínimo de 6 anos de experiência em Ciência de Dados, Estatística Aplicada, Machine Learning ou áreas correlatas
✓Formação superior com forte base quantitativa, preferencialmente em Estatística, Matemática, Matemática Aplicada, Ciência de Dados, Engenharia, Economia ou áreas correlatas
✓Domínio avançado de Estatística e Probabilidade
✓Experiência sólida com Machine Learning clássico
✓Forte conhecimento em modelagem estatística e preditiva
✓Experiência com classificação, regressão, segmentação, séries temporais ou técnicas equivalentes
✓Domínio de avaliação, validação e acompanhamento de modelos
✓Experiência com seleção de variáveis, análise de resíduos e interpretação de resultados
✓Experiência comprovada na implantação de modelos de Machine Learning em produção
✓Experiência no monitoramento da performance dos modelos após implantação
✓Domínio de Python aplicado à Ciência de Dados
✓Conhecimento sólido de SQL
✓Capacidade de revisar e avaliar tecnicamente modelos desenvolvidos por outros profissionais
✓Senioridade para questionar abordagens, propor alternativas e estabelecer boas práticas técnicas
•Pós-graduação, mestrado ou doutorado em Estatística, Matemática, Ciência de Dados, Machine Learning ou áreas quantitativas
•Experiência anterior como Staff Data Scientist, Lead Data Scientist, Principal Data Scientist ou referência técnica equivalente
•Conhecimento de MLOps
•Experiência com monitoramento de modelos em produção
•Conhecimento de model drift e data drift
•Experiência com estratégias de retreinamento e versionamento de modelos
•Conhecimento de plataformas Cloud e ambientes modernos de dados
•Experiência na criação de frameworks, padrões ou processos de governança de modelos
•Vivência em organizações de grande porte, atuando de forma transversal com diferentes áreas e casos de uso
•Forte pensamento analítico e raciocínio quantitativo
•Capacidade de questionamento técnico e pensamento crítico
•Perfil consultivo e colaborativo
•Capacidade de influenciar tecnicamente outros profissionais sem necessidade de liderança direta
•Comunicação clara com públicos técnicos e de negócio
•Autonomia para conduzir problemas complexos
•Curiosidade investigativa e rigor metodológico
•Capacidade de transformar análises complexas em recomendações claras e objetivas

Categorias

Data Science / Analytics

Sobre a Empresa

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