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Somos uma empresa brasileira, com presença internacional, que traz a inovação em seu DNA!
Na Biolab, acreditamos que equipes diversas constroem resultados mais sólidos e transformadores. Valorizamos a inclusão e a diversidade em todas as nossas posições. Por isso, incentivamos a candidatura de pessoas com deficiência e de todas as identidades, histórias e origens.
Buscamos um(a) Cientista de Dados para atuar no time de Inteligência Corporativa, combinando conhecimento de negócio, sólida base estatística, experiência prática em Machine Learning, capacidade analítica e domínio de dados para transformar informações de mercado em insights que apoiem decisões estratégicas.
Este (a) profissional também irá analisar dados internos e externos, explorar e modelar dados, identificar tendências, oportunidades e riscos, desenvolver estudos e modelos analíticos e contribuir para a evolução das soluções de Data Science e Analytics da área, incluindo a construção de pipelines e o monitoramento de modelos, conectando dados, mercado e estratégia para gerar soluções aplicáveis aos desafios do negócio.
O QUE ESPERAMOS DE VOCÊ:
- Graduação completa em Estatística, Ciência de Dados, Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Administração, Economia ou áreas correlatas;
- Experiência em análise de dados e aplicação de projetos de Machine Learning a problemas de negócio e de Inteligência Corporativa;
- Conhecimento em Machine Learning supervisionado e não supervisionado, contemplando feature engineering, validação de modelos e avaliação de desempenho por métricas estatísticas, como Precision, Recall, F1-Score, AUC e RMSE;
- Vivência em projetos de Data Science aplicados a desafios de negócio, especialmente nas áreas Comercial e de Inteligência Corporativa, além da Gestão de Projetos (condução de projetos analíticos de ponta a ponta, desde o entendimento do problema de negócio até a apresentação dos resultados);
- Imprescíndível conhecimento avançado em Estatística aplicada, incluindo probabilidade, inferência estatística, testes de hipótese, regressão e séries temporais;
- Domínio em Python para análise e tratamento de dados (utilizando bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-Learn e/ou Statsmodels), SQL (para consulta, transformação e manipulação de grandes volumes de dados) e Plataformas de dados em nuvem (Databricks ou Snowflake);
- Facilidade em integrar diferentes fontes de dados, estruturar análises e transformar resultados em recomendações para o negócio e em comunicar análises complexas de forma clara e objetiva para diferentes públicos;
CONHECIMENTOS DESEJÁVEIS:
- Ambientes de computação em nuvem (AWS, Azure ou GCP);
- Práticas e ferramentas de MLOps para implantação, monitoramento e gestão do ciclo de vida de modelos;
- Versionamento de código utilizando Git e boas práticas de desenvolvimento;
- Metodologias ágeis e desenvolvimento de soluções analíticas.
DIFERENCIAIS:
- Pós-graduação ou especialização em Data Science, Estatística, Analytics, Inteligência de Mercado ou áreas correlatas;
- Experiência com Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural (NLP).
- Participação em competições de ciência de dados (ex.: Kaggle).
- Contribuições para projetos Open Source.
CONFIRA ABAIXO AS PRINCIPAIS ATIVIDADES DESTA POSIÇÃO:
- Conduzir análises exploratórias [MS1.1] e estatísticas avançadas, aplicando métodos quantitativos, técnicas estatísticas e ferramentas analíticas para identificar padrões, tendências e relações relevantes nos dados, visando gerar insights que apoiem a tomada de decisão e contribuam para o alcance dos objetivos do negócio;
- Desenvolver, treinar, validar, implementar e monitorar modelos estatísticos e preditivos, utilizando técnicas de Machine Learning, forecasting, regressão e segmentação, a partir de bases de dados estruturadas e não estruturadas, com o objetivo de ampliar a capacidade de previsão, antecipar tendências e oportunidades de mercado e apoiar decisões estratégicas baseadas em dados;
- Desenvolver e aprimorar pipelines de dados, features e processos analíticos por meio de plataformas de dados em nuvem e ferramentas especializadas, para aumentar a eficiência, a qualidade e a disponibilidade das informações;
- Integrar diferentes fontes de dados por meio de SQL, Python, ferramentas de BI e plataformas de dados, a fim de ampliar a qualidade, a disponibilidade e a eficiência das análises realizadas pela área;
- Analisar desafios de negócio por meio da interpretação de dados, requisitos e indicadores, a fim de desenvolver soluções analíticas e estatísticas que contribuam para decisões estratégicas baseadas em evidências;
- Planejar e executar experimentos, testes A/B e estudos estatísticos por meio da definição de hipóteses, métricas e critérios de avaliação, para obter resultados confiáveis que orientem melhorias e decisões de negócio;
- Desenvolver e acompanhar métricas, indicadores e KPIs em conjunto com as áreas de negócio (Produto, Engenharia de Dados, Comercial e Marketing), com o objetivo de monitorar resultados, facilitar a tomada de decisão e promover a melhoria contínua;
- Documentar metodologias, premissas, fontes de dados, modelos e resultados das análises por meio de registros estruturados e padronizados, visando garantir a rastreabilidade, a qualidade e a replicabilidade das informações;
- Orientar e treinar equipes internas por meio da disseminação de boas práticas de estatística, ciência de dados e Machine Learning, com o objetivo de estimular o desenvolvimento técnico e promover a maturidade analítica da organização;
- Apoiar a evolução da arquitetura analítica, governança de dados e processos de MLOps por meio da disseminação de boas práticas de análise de dados, estatística e utilização de ferramentas de Analytics, a fim de de ampliar o uso estratégico dos dados na tomada de decisão;
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