Pessoa Cientista de Dados Sênior (Machine Learning Data Science)
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1 Vacancy
Job Summary
Description
Responsibilities
Prerequisites
Experiences
A Youse esta contratando uma Pessoa Cientista de Dados Sênior.
Responsibilities
- Liderar o desenvolvimento end-to-end de soluções de Data Science desde a concepção até o deploy e monitoramento;
- Estruturar pipelines de dados escaláveis para ingestão processamento e feature engineering (batch e near real-time);
- Desenvolver treinar e validar modelos de Machine Learning (classificação regressão sobrevivência recomendação entre outros);
- Definir e implementar estratégias de versionamento reprodutibilidade e governança de modelos;
- Atuar na construção e manutenção de APIs e serviços para disponibilização de modelos em produção;
- Monitorar performance de modelos (drift degradação métricas de negócio) e propor melhorias contínuas;
- Trabalhar em conjunto com áreas de negócio para traduzir problemas em soluções analíticas e gerar impacto mensurável;
- Liderar discussões técnicas apoiar decisões arquiteturais e disseminar boas práticas no time;
- Orientar cientistas de dados mais juniores promovendo desenvolvimento técnico do time;
- Garantir documentação técnica e comunicação clara com stakeholders técnicos e não técnicos.
Prerequisites
- Experiência sólida em Ciência de Dados / Machine Learning em ambiente produtivo;
- Domínio avançado em Python (pandas scikit-learn numpy etc.);
- Experiência com construção de pipelines de dados e manipulação de grandes volumes (Spark/PySpark ou equivalente);
- Forte conhecimento em SQL e modelagem de dados;
- Experiência prática com deploy de modelos (APIs batch jobs microserviços);
- Conhecimento em cloud (AWS GCP ou Azure) incluindo serviços de dados e ML;
- Experiência com versionamento de código e modelos (Git MLflow ou similares);
- Conhecimentos sólidos em estatística e avaliação de modelos;
- Capacidade de atuar de forma autônoma e liderar iniciativas de ponta a ponta;
- Habilidade de comunicação para interação com áreas de negócio e times técnicos.
Diferenciais:
- Experiência com arquiteturas de ML em produção (MLOps);
- Familiaridade com ferramentas como Databricks SageMaker Airflow ou similares;
- Experiência com modelos de precificação churn recomendação ou risco;
- Conhecimento em streaming de dados (Kafka Kinesis ou similares);
- Experiência com infraestrutura como código (Terraform ou similares);
- Vivência em ambientes de alta escala e times multidisciplinares;
- Experiência prévia no setor de seguros financeiro ou marketplaces;
- Conhecimento em técnicas avançadas (Deep Learning NLP entre outros).
Experiences
Modelo de Trabalho: Híbrido (2x semana Presencial e 3x remoto)
Jornada: 7h30/dia
Regime de Contratação: CLT
Local: Pinheiros/SP
Key Skills
About Company
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