Pessoa 专责数据科学家

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.
div:has([data-free-thinking-preview-answer=true])+:is(.text-message,.relative:has(>.text-message))]:-mt-2 grow">div:has([data-free-thinking-preview-answer=true])+:is(.text-message,.relative:has(>.text-message))]:-mt-2">Principal desafio: Conduzir projetos de Ciência de Dados de ponta a ponta, desenvolvendo e colocando modelos de Machine Learning em produção, com foco em causalidade, escalabilidade, governança e geração de insights para o negócio.

O que você fará por aqui

• 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.

O que esperamos que você saiba

• 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.

O que seria muito legal se você soubesse

• 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.

O que acontece após minha aplicação na vaga interna?

Confirmada sua candidatura e analisado que seu perfil faz sentido para a posição escolhida, comunicaremos via e-mail a liderança e BP imediatos sobre sua aplicação em seleção interna.

Quer entender mais sobre os detalhes, acesse a página de Vagas Internas na Zupnet.

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