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Analista de Dados Sênior

Descrição da vaga

Liderar iniciativas analíticas e projetos de machine learning de alta complexidade, transformando dados em inteligência estratégica para suportar decisões de negócio, otimizar processos e impulsionar inovação, escalabilidade e vantagem competitiva para a organização 

Responsabilidades e atribuições

  • Liderar iniciativas analíticas de ponta a ponta, desde a definição do problema até a implementação e monitoramento de modelos em produção.
  • Ser referência técnica em análise de dados, estatística avançada e machine learning, contribuindo para evolução da maturidade analítica da empresa.
  • Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de machine learning supervisionados e não supervisionados, gerando insights estratégicos e oportunidades de negócio.
  • Estruturar e otimizar pipelines de dados escaláveis, garantindo qualidade, governança, rastreabilidade e segurança das informações.
  • Traduzir análises complexas em recomendações claras e acionáveis para apoiar decisões executivas e impulsionar resultados.
  • Atuar em parceria com áreas de negócio, engenharia e arquitetura de dados, fortalecendo a cultura data-driven e a inovação analítica.
  • Conduzir análises avançadas para identificação de tendências, padrões, anomalias e oportunidades de otimização.
  • Contribuir para definição de boas práticas, frameworks analíticos e evolução contínua dos processos internos.

Requisitos e qualificações

  • Formação Acadêmica: Superior completo em Engenharias, Estatística e áreas correlatas.
  • Linguagens, Ferramentas e Tecnologias Domínio avançado em Python, PySpark e SQL. Conhecimento em R (diferencial).
  • Experiência com bibliotecas de machine learning e análise de dados.
  • Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais.
  • Vivência em ambientes cloud (AWS, Azure ou Google Cloud).
  • Conhecimento em DataOps, MLOps e automação de pipelines.
  • Conhecimento com APIs, integração de dados e arquiteturas analíticas escaláveis.
  • Conhecimento em ferramentas de BI e visualização de dados.
  • Estatística e Machine Learning Domínio de estatística descritiva, inferencial e probabilidade.
  • Atuação sólida com modelagem preditiva, regressão, classificação, clustering, séries temporais.
  • Conhecimento em validação estatística, tuning de modelos e métricas de performance.
  • Capacidade de interpretar resultados e transformar análises em recomendações estratégicas. 

Informações adicionais

Pacote de Benefícios:

  • Vale Refeição
  • Vale Alimentação
  • Vale Transporte/Estacionamento
  • Seguro Saúde
  • Assistência Odontológica
  • Auxílio Creche
  • Seguro de Vida
  • Wellhub
  • PLR

Modelo de trabalho: Presencial em Osasco

Etapas do processo

  1. Etapa 1: Cadastro
  2. Etapa 2: Triagem
  3. Etapa 3: Entrevista Rh + Gestor
  4. Etapa 4: Proposta
  5. Etapa 5: Contratação

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