Cientista de Dados Sênior

Trabalhar em várias etapas de um modelo de Machine Learning, desde o tratamento de dados, treinamento, aplicação e monitoramento; Traduzir aspectos técnicos de modelos de Machine Learning em insights de negócios; Orientar a equipe na resolução de desafios complexos das Lojas Quero-Quero, aplicando IA e Ciência de Dados tanto no ecossistema de varejo quanto em serviços financeiros; Impulsionar a inovação contínua na área de Data Science e IA, aplicando as mais recentes descobertas da literatura e as melhores práticas de mercado; Desenhar e refinar políticas de Crédito e Cobrança por meio de análises preditivas avançadas; Liderar comitês de performance, traduzindo dados complexos em storytelling executivo para direcionar as decisões da Diretoria e C-Level.

Formação superior completa em Ciências Exatas (Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharias ou áreas correlatas); Experiência sólida em Ciência de Dados; Conhecimento avançado em Python e SQL para extração, manipulação e otimização de consultas em grandes bases de dados; Histórico comprovado de desenvolvimento de modelos de Machine Learning de ponta a ponta (da exploração dos dados até o deploy e monitoramento em produção); Profundo conhecimento teórico e prático em algoritmos clássicos (Regressão, Classificação, Clusterização, Séries Temporais); Capacidade de conectar resultados analíticos para tomada de decisão e prioridade do négocio; Habilidade para explicar conceitos técnicos e resultados de modelos para áreas de negócio e stakeholders não-técnicos (Storytelling com dados); Capacidade de investigar problemas e encontrar soluções através da análise exploratória de dados e outros métodos quantitativos.

Experiência na área de Crédito e Risco; Pós-graduação, Mestrado ou Doutorado em áreas quantitativas; Conhecimentos em ferramentas de Big Data (como Microsoft Fabric); Experiência prática com Inteligência Artificial Generativa (LLMs, LangChain, RAG).

Assistência médica / Medicina em grupo Assistência odontológica Vale-transporte