Cientista de Dados

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Neospace | Modelo: presencial (negociável)

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Sobre a Neospace

A NeoSpace é uma startup inovadora que está moldando o futuro da tecnologia com soluções de inteligência artificial de ponta. Desenvolvemos modelos de IA especializados para otimizar processos e transformar a experiência de nossos clientes. Nosso objetivo é simplificar a vida das pessoas e aumentar a eficiência das empresas, criando produtos e serviços mais inteligentes e acessíveis.

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O que buscamos

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O Cientista de Dados será responsável por desenvolver soluções analíticas que apoiem decisões estratégicas, desde a formulação de hipóteses e exploração de dados até a construção, validação e implantação de modelos preditivos e análises avançadas. O profissional atuará em estreita colaboração com squads multidisciplinares, contribuindo para elevar a maturidade analítica da organização.

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Responsabilidades

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• Conduzir análises exploratórias complexas e identificar padrões, anomalias e oportunidades de negócio.
• Desenvolver, validar e monitorar modelos estatísticos e de machine learning voltados à previsão, classificação, recomendação ou otimização.
• Estruturar, transformar e preparar dados provenientes de múltiplas fontes, garantindo qualidade, consistência e governança.
• Construir pipelines de dados e de modelagem, promovendo escalabilidade e reprodutibilidade.
• Colaborar com times de engenharia de dados, produto e negócio para definir requisitos, métricas de sucesso e integrações de modelos.
• Elaborar experimentos (A/B tests, testes multivariados) e análises de impacto.
• Documentar metodologias, processos e métricas, garantindo clareza e rastreabilidade das soluções.
• Comunicar insights de forma objetiva, utilizando visualizações e narrativas orientadas a stakeholders técnicos e não técnicos.

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Requisitos Técnicos

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• Experiência sólida em Python ou R para análise e modelagem.
• Domínio de bibliotecas científicas e de machine learning (pandas, NumPy, scikit-learn, statsmodels, etc.).
• Experiência com modelagem estatística, regressão, classificação, séries temporais e técnicas de validação.
• Conhecimentos de SQL para consultas eficientes em bases relacionais.
• Experiência com versionamento (Git) e boas práticas de desenvolvimento.
• Familiaridade com ambientes de computação distribuída ou nuvem (AWS, GCP, Azure).
• Conhecimento em visualização de dados (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Power BI ou similares).

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Requisitos Comportamentais

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• Capacidade analítica e pensamento crítico.
• Proatividade para explorar hipóteses e propor soluções.
• Clareza na comunicação oral e escrita.
• Colaboração com equipes multidisciplinares.
• Orientação a resultados e foco em valor de negócio.
• Adaptabilidade em ambientes ágeis e dinâmicos.

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Diferenciais

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• Experiência com aprendizado profundo (PyTorch, TensorFlow).
• Vivência com MLOps (MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI).
• Conhecimento de arquiteturas de dados modernas (Delta Lake, Lakehouse, Spark).
• Experiência com implantação de modelos em produção (APIs, contêineres, CI/CD).
• Práticas de experimentação estatística avançada (causal inference, bayesian modeling).
• Conhecimentos de negócios específicos do setor da empresa.

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Formação

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• Graduação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Ciências da Computação, Engenharias ou áreas correlatas.
• Pós-graduação, mestrado, doutorado ou certificações em Inteligência Artificial e Data Science são diferenciais.