Executar e evoluir todo o ciclo de vida de modelos de Ciência de Dados, atuando desde a exploração dos dados até a operação e manutenção de modelos em produção.
Arquitetar soluções escaláveis de dados e Machine Learning, incluindo pipelines complexos, versionamento de dados e automação via MLOps (CI/CD).
Liderar projetos de médio a grande porte, coordenando entregas técnicas e garantindo alinhamento entre requisitos de negócio, engenharia de dados e software.
Atuar como referência técnica para cientistas I e analistas, realizando mentorias, code reviews aprofundados e apoiando decisões técnicas.
Influenciar o roadmap de produtos e iniciativas de dados, auxiliando na priorização de projetos com maior impacto para o negócio.
Garantir a qualidade, estabilidade e observabilidade dos modelos em produção, gerenciando riscos técnicos e propondo melhorias contínuas.
Criar e disseminar padrões técnicos, templates e documentações que aumentem a eficiência e a maturidade da área.
Requirements
Experiência sólida em Ciência de Dados, com histórico de modelos implementados e mantidos em produção.
Domínio avançado de Python, SQL e práticas de engenharia de software aplicadas a dados.
Conhecimento aprofundado em estatística, Machine Learning e arquitetura de sistemas baseados em dados.
Experiência prática com práticas de MLOps, versionamento, monitoramento e automação.
Capacidade de liderança técnica e comunicação com stakeholders técnicos e de negócio.
Experiência com serviços de nuvem (AWS, Azure ou GCP).
Experiência com projetos de precificação, estoque ou sortimento (modelos de elasticidade, previsão de demanda, algoritmos de otimização, etc)