Cientista de Dados

DESCRIÇÃO DA VAGA

Estamos em busca de uma pessoa Cientista de Dados Pleno | Forecast para fazer parte do nosso time e contribuir com o desenvolvimento de soluções inteligentes que apoiem o planejamento e as decisões estratégicas do negócio.

Buscamos alguém que tenha paixão por dados, pensamento analítico e curiosidade para transformar informações em previsões confiáveis, escaláveis e capazes de gerar impacto real.

Nessa posição, você terá a oportunidade de desenvolver, aprimorar e monitorar modelos preditivos, explorando diferentes abordagens de Ciência de Dados e Machine Learning, em parceria com times de tecnologia e áreas de negócio.

RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES

No dia a dia, você irá:

• Desenvolver, validar e aprimorar modelos de Forecast, considerando diferentes horizontes de previsão e níveis de granularidade;
• Construir e evoluir pipelines de preparação de dados, treinamento, avaliação e inferência de modelos;
• Analisar tendências, sazonalidades, eventos e fatores externos que influenciam o comportamento dos dados e a precisão das previsões;
• Conduzir análises e experimentos para comparar modelos e identificar as melhores abordagens, considerando métricas técnicas e impacto no negócio;
• Monitorar a performance dos modelos em produção, identificando desvios, vieses e oportunidades de melhoria;
• Investigar inconsistências e propor melhorias na qualidade dos dados, na engenharia de atributos e nos processos de modelagem;
• Atuar em parceria com os times de Engenharia e Tecnologia para garantir a implantação, integração e escalabilidade das soluções;
• Traduzir desafios de negócio em problemas analíticos, apresentando resultados e recomendações de forma clara e objetiva;
• Documentar experimentos, decisões técnicas e critérios de avaliação, contribuindo para a evolução contínua das soluções.

REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES

Para essa oportunidade, buscamos pessoas que tenham:

• Formação superior em Ciência da Computação, Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Economia, Engenharia ou áreas correlatas;
• Experiência prática em Ciência de Dados, Machine Learning ou modelagem estatística;
• Domínio de Python e SQL para manipulação, análise e modelagem de dados;
• Experiência no desenvolvimento de modelos de séries temporais, regressão e Forecast;
• Conhecimento de métodos estatísticos e algoritmos de Machine Learning aplicados à previsão;
• Experiência em preparação de dados, engenharia de atributos e validação temporal;
• Familiaridade com métricas de avaliação de previsões, como MAE, RMSE, WAPE, MAPE e Bias;
• Experiência com versionamento de código, rastreabilidade de experimentos e modelos;
• Capacidade de desenvolver soluções organizadas, testáveis e preparadas para ambientes produtivos;
• Facilidade para compreender desafios de negócio e transformá-los em soluções orientadas por dados;
• Boa comunicação, colaboração e autonomia para conduzir análises e propor melhorias.

Será um diferencial se você tiver:

• Experiência com previsões hierárquicas, reconciliação de previsões e diferentes níveis de granularidade;
• Conhecimento de modelos como ARIMA, ETS, Prophet, algoritmos baseados em árvores e redes neurais aplicadas a séries temporais;
• Experiência com variáveis externas, eventos de calendário e previsão probabilística;
• Familiaridade com Databricks, Apache Spark e plataformas de nuvem;
• Conhecimento de MLflow, Docker, CI/CD e práticas de MLOps;
• Experiência com otimização, simulação ou planejamento de demanda;
• Vivência com monitoramento automatizado, identificação de degradação e retreinamento de modelos.

O perfil que buscamos

Valorizamos pessoas que combinam profundidade técnica com visão de negócio, que gostam de investigar problemas, questionar hipóteses e encontrar soluções inovadoras.

Se você acredita no poder dos dados para antecipar cenários, melhorar decisões e transformar resultados, essa oportunidade pode ser para você!

Venha construir o futuro com a gente!

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Muito além da maior varejista de moda do país, somos um Ecossistema no qual criamos o futuro, inovamos e solucionamos diferentes desafios. Todos os dias aprendemos algo novo, desenvolvemos habilidades e aprimoramos talentos.

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