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Contratante: Avantti Tecnologia Senioridade: Sênior Modelo de contratação: CLT Modelo de trabalho: 100% Remoto — modalidade fixa Duração do projeto: 5 a 11 meses (podendo prorrogado)
Sobre a oportunidade A Avantti Tecnologia está em busca de um(a) Cientista de Dados Sênior para atuar em um projeto estratégico envolvendo previsão de demanda, séries temporais, forecasting e análise estatística aplicada à tomada de decisão de negócio.
Buscamos uma pessoa com forte capacidade analítica, rigor metodológico e experiência prática em Python, PySpark, AWS e modelos estatísticos, capaz de transformar dados e experimentos em recomendações relevantes para o negócio.
Principais requisitos Graduação completa em Estatística, Economia, Engenharia, Matemática, Análise de Sistemas ou áreas correlatas; Experiência sólida com séries temporais e forecasting; Python avançado; Experiência com PySpark em ambientes distribuídos, como AWS Glue, EMR ou similares; Base estatística sólida em:Modelos de regressão; Sazonalidade; Reconciliação hierárquica de forecast; Design experimental; Holdout; Validação temporal; Análises contrafactuais; Experiência com AWS, especialmente:S3; Glue; Step Functions; Rigor metodológico para desenhar experimentos, isolar variáveis e avaliar quando um resultado é ou não conclusivo; Comunicação clara para traduzir resultados técnicos em decisões de negócio.
Diferenciais Experiência com MLflow, incluindo tracking e registro de modelos, ou ferramentas equivalentes de MLOps; Experiência com Terraform / Infrastructure as Code (IaC); Experiência no segmento de moda e/ou varejo; Vivência com hierarquias mercadológicas complexas.
Principais responsabilidades Evoluir e calibrar modelos de previsão de demanda hierárquica, considerando sazonalidade, níveis de regressão e features relacionadas a calendário, disponibilidade e preço; Desenhar e conduzir backtests e análises contrafactuais para comparação de políticas de decisão; Aplicar validação estatística rigorosa antes da implementação de mudanças em produção; Atuar em pipelines de dados em escala, garantindo reprodutibilidade, qualidade e rastreabilidade dos experimentos; Trabalhar em parceria com times de Engenharia e MLOps na promoção e gestão dos modelos, incluindo MLflow; Colaborar com áreas de negócio, como Compras, Pack e Sortimento, garantindo que as previsões apoiem decisões estratégicas; Documentar decisões, experimentos, aprendizados e resultados de forma estruturada; Conduzir tecnicamente investigações end-to-end, desde a análise do problema até a recomendação; Apoiar tecnicamente o desenvolvimento de profissionais mais juniores.
O que buscamos Um(a) profissional que combine profundidade técnica em Data Science com visão de negócio, autonomia investigativa e capacidade de questionar metodologias e resultados.
É importante ter facilidade para trabalhar com problemas complexos, transformar hipóteses em experimentos estruturados e comunicar conclusões técnicas de forma clara para diferentes públicos.
