Cientista de Dados / Especialista em Machine Learning - Remoto

Tecnologia, aprendizado contínuo e impacto real fazem parte do nosso jeito de evoluir.

Na Objective, você encontra um ambiente colaborativo, com espaço para evoluir, trocar conhecimento e construir soluções com qualidade ao lado de pessoas que valorizam conexões, desenvolvimento e inovação na prática.

Valorizamos a diversidade porque acreditamos que diferentes perspectivas fortalecem a inovação e a entrega de valor. Todas as nossas vagas estão abertas a todas as pessoas, com ou sem deficiência, independentemente de idade, gênero, orientação sexual, etnia, religião ou qualquer outra característica. Se você se identifica com esta oportunidade, venha construir com a gente.

O QUE BUSCAMOS?

Buscamos Cientista de Dados (Especialista em Machine Learning), que queiram trabalhar conosco em um ambiente descontraído e dinâmico, com aprendizado contínuo no desenvolvimento de grandes projetos, junto a grandes clientes nacionais e internacionais. Temos escritórios em São Paulo e Chicago (EUA), mas a nossa atuação é remota: por aqui preferimos chamar de anywhere office.

O QUE ESSE PROFISSIONAL IRÁ FAZER?

• Desenvolver, treinar e validar modelos de machine learning para problemas de negócio usando dados estruturados e não estruturados (regressão, classificação, forecasting, etc.);
• Realizar análise exploratória de dados (EDA) e feature engineering em larga escala;
• Trabalhar com grandes volumes de dados utilizando PySpark e ambientes distribuídos;
• Construir pipelines de machine learning (treinamento, validação e inferência);
• Realizar deploy de modelos em ambientes produtivos (batch e/ou near real-time);
• Monitorar performance de modelos (drift, métricas, re-treinamento);
• Versionar experimentos e modelos utilizando ferramentas como MLflow;
• Colaborar com times de engenharia de dados para consumo eficiente dos dados (Lakehouse / Medallion);
• Traduzir problemas de negócio em soluções analíticas escaláveis.

O QUE É NECESSÁRIO PARA A POSIÇÃO?

• Experiência sólida em Ciência de Dados & Machine Learning com algoritmos como: Regressão Linear, Random Forest, Gradient Boosting, SVM, XGBoost, LightGBM e CatBoost;
• Conhecimento em avaliação de modelos (MAE, RMSE, R²), além de experiência com validação e tuning de hiperparâmetros;
• Python avançado para Data Science (Pandas, NumPy, Scikit-learn);
• Processamento distribuído: experiência com Apache Spark (PySpark) e manipulação de dados em larga escala;
• Plataforma de Dados: experiência prática com Azure Databricks e arquitetura Lakehouse / Medallion (Bronze, Silver, Gold);
• MLOps & Deploy: experiência com deploy, versionamento de experimentos/modelos (MLflow ou similar) e serialização de modelos (ex: pickle);
• SQL avançado e experiência com modelagem de dados para analytics.

O QUE SERIA UM DIFERENCIAL?

• Vivência na implementação e otimização de modelos de Machine Learning aplicados ao setor de Bens de Consumo (FMCG) ou Varejo/Logística;
• Experiência prática na estruturação e governança completa de pipelines MLOps em produção;
• Conhecimento avançado em técnicas de monitoramento contínuo de drift de dados e de conceito (Data & Concept Drift).

ETAPAS DO PROCESSO:

1. Inscrição
2. Fit cultural
3. Entrevista técnica
4. Entrevista com o cliente
5. Contratação