Cientista de Dados

Sobre a Softwaresul

A Softwaresul é uma empresa de tecnologia e serviços, atuando como provedora de serviços corporativos de tecnologia, soluções SaaS e também como fábrica de software.

Somos especialistas em desenvolvimento de software, infraestrutura, segurança da informação, dados e aplicações empresariais, atendendo clientes de diferentes portes e níveis de maturidade tecnológica. Nossa atuação é consultiva, entendendo profundamente os desafios, objetivos e contexto de cada cliente para entregar soluções que gerem impacto real no negócio.

Além do desenvolvimento de soluções próprias e plataformas SaaS, trabalhamos com um ecossistema sólido de parceiros estratégicos, como TOTVS, Dell, Microsoft, Lenovo, IBM, Nutanix, entre outros, viabilizando projetos robustos, escaláveis e alinhados às melhores práticas do mercado corporativo.

Sobre a vaga

Atuar na exploração, análise e modelagem de dados para apoiar a tomada de decisão e gerar insights estratégicos. O profissional será responsável por transformar dados brutos em informações acionáveis, criando modelos estatísticos e preditivos, e colaborando com o time de dados e negócios na construção de soluções analíticas.

Principais Responsabilidades:

• Analisar grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades.

• Desenvolver modelos estatísticos, preditivos e de machine learning voltados a problemas de negócio.

• Preparar e tratar os dados (limpeza, transformação, enriquecimento) garantindo sua qualidade e consistência.

• Traduzir resultados técnicos em insights compreensíveis e aplicáveis para as áreas de negócio.

• Colaborar com engenheiros de dados e analistas de BI na integração e disponibilização de dados.

• Criar e documentar experimentos, métricas e resultados de forma clara e reprodutível.

• Avaliar e otimizar modelos de performance e acurácia.

Requisitos Técnicos:

• Experiência com análise estatística e modelagem preditiva.

• Conhecimento em linguagens de programação para ciência de dados (ex: Python ou R).

• Sólido domínio de SQL e manipulação de dados em bancos relacionais ou data lakes.

• Entendimento de conceitos de machine learning supervisionado e não supervisionado.

• Familiaridade com visualização de dados (Power BI, Looker Studio, Tableau ou ferramentas open source).

• Conhecimento em estatística aplicada e técnicas de amostragem.

Diferenciais:

• Experiência com ambientes em nuvem (Azure ML, Google Vertex AI, AWS Sagemaker, Databricks etc.).

• Vivência em implantação de modelos em produção (MLOps).

• Experiência com linguagens SQL avançadas e integrações com APIs.

• Conhecimento em engenharia de features, NLP, visão computacional ou séries temporais.

• Certificações ou cursos em ciência de dados, IA ou cloud.

• Vivência com bibliotecas e frameworks de análise e machine learning (ex: pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc.).