Cientista de Dados Sênior

Buscamos uma pessoa Cientista de Dados Nível 3 para desenvolver modelos estatísticos, preditivos e de recomendação que apoiem decisões acadêmicas e de negócio, como permanência de alunos, personalização de trilhas, collection score, lead score e eficiência operacional. A pessoa atuará com autonomia na condução de projetos de ponta a ponta, em parceria com a liderança técnica de ML e com as áreas de negócio.

Investigar problemas de negócio e transformá-los em hipóteses testáveis, com desenho experimental e métricas claras de sucesso. Conduzir análises estatísticas e testes de hipóteses, escolhendo entre abordagens paramétricas e não paramétricas de acordo com as características dos dados. Desenvolver, treinar e avaliar modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo fine-tuning de modelos pré-treinados e uso de AutoML para acelerar a experimentação. Construir redes neurais com Keras para problemas de classificação, regressão, séries temporais e representação (embeddings). Projetar e evoluir sistemas de recomendação utilizando redes neurais, Multi-Armed Bandits (MAB) e métodos bayesianos com Markov Chain Monte Carlo (MCMC), equilibrando exploração e aproveitamento em cenários reais. Planejar e analisar testes A/B e experimentos online, comunicando resultados com rigor estatístico. Colaborar com engenharia de ML e MLOps no deploy, monitoramento, detecção de drift e retreino dos modelos. Aplicar práticas de desenvolvimento assistido por IA adotadas pelo time, como Spec-Driven Development (SDD), revisão crítica de código gerado por IA e cumprimento dos critérios de aceite antes do merge. Garantir qualidade, explicabilidade, ausência de vieses e conformidade com a LGPD, com as diretrizes do CNE e com o Referencial do MEC para uso de IA na educação. Apoiar o desenvolvimento de pessoas menos experientes por meio de revisões técnicas e compartilhamento de conhecimento. Comunicar resultados, premissas e limitações dos modelos a públicos técnicos e não técnicos.

Mais de 3 anos de experiência em ciência de dados, com modelos entregues em produção ou com impacto mensurável no negócio. Sólida base de estatística: inferência, testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos, intervalos de confiança e desenho de experimentos. Experiência com modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo validação, seleção de métricas, tuning de hiperparâmetros e AutoML. Experiência prática com redes neurais em Keras e familiaridade com fine-tuning de modelos pré-treinados. Experiência com sistemas de recomendação, incluindo abordagens com redes neurais e Multi-Armed Bandits. Conhecimento de métodos bayesianos e MCMC (por exemplo, com PyMC). Domínio de Python e SQL, e de bibliotecas atuais como pandas, scikit-learn e Keras. Experiência com versionamento de código (Git) e noções de MLOps, como rastreamento de experimentos com MLflow ou similar. Experiência com nuvem (Azure, AWS ou GCP). Boa comunicação e capacidade de traduzir análises em recomendações de negócio.

Escolaridade: Superior Completo

Experiência em educação, EdTech ou dados acadêmicos. Experiência com séries temporais, NLP ou modelos de linguagem. Experiência com Vertex AI ou plataformas equivalentes de ML gerenciado. Conhecimento de processamento distribuído (Spark) e de bancos de dados analíticos. Experiência com inferência causal e uplift modeling. Mestrado ou doutorado em Estatística, Ciência da Computação, Matemática ou área correlata.

Horário de trabalho: 09h às 19h (Seg à Sex) 220h

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