Pessoa Especilista em Ciencia de Dados

Nosso propósito é criar tecnologias que desafiam as melhores do mundo e mudam o jogo para nossos clientes. Por isso, buscamos profissionais que desejam fazer parte de uma cultura pautada pela excelência e inovação. Se você se identifica com um ambiente de trabalho colaborativo e movido por curiosidade, venha construir o futuro da tecnologia conosco.

Valorizamos o crescimento contínuo dos zuppers, incentivando cada pessoa a trilhar caminhos que impulsionem sua evolução profissional. 

• Conduzir o ciclo completo de projetos de ciência de dados, desde o entendimento do problema até a entrega e acompanhamento de modelos em produção.
• Desenvolver modelos de Machine Learning tradicional e avançados, com foco em causalidade, utilizando Python, SQL e ferramentas de cloud.
• Implementar pipelines de dados e automações para treinamento, versionamento e monitoramento de modelos em ambientes distribuídos.
• Elaborar análises exploratórias profundas, comunicar insights para áreas técnicas e de negócio e propor soluções baseadas em dados.
• Atuar como referência técnica no time, disseminando boas práticas, mentorando outros profissionais e colaborando em iniciativas estratégicas.
• Liderar a integração dos modelos com sistemas produtivos, avaliando performance e garantindo governança dos artefatos de machine learning.
• Participar de fóruns internos e externos para compartilhar conhecimento, tendências e inovações da área de ciência de dados.

• Programação avançada em Python (pandas, scikit-learn, XGBoost, PyTorch ou TensorFlow).
• Domínio de SQL para manipulação eficiente de grandes volumes de dados.
• Experiência com Spark ou Databricks para processamento distribuído.
• Vivência em cloud computing (AWS, Azure ou GCP).
• Utilização de MLflow para experiment tracking e deployment.
• Competência em controle de versionamento com Git e conteinerização com Docker.
• Automação de fluxos com Airflow.
• Conhecimentos avançados em análise visual com Power BI ou Tableau.
• Uso avançado do ambiente Jupyter para prototipagem.

• Experiência com LLMs e técnicas modernas de NLP.
• Práticas de MLOps, incluindo feature stores e CI/CD.
• Participação ativa em eventos ou publicações técnicas na área de ciência de dados.
• Atuação anterior em projetos focados em causal inference.
• Implementação de soluções utilizando recursos avançados de monitoramento e observabilidade para pipelines de Machine Learning.