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Profissional Cientista de Dados Sênior

Open 33d

Summary

Senior data engineer designs, builds, and maintains scalable data pipelines and models for analytics and AI applications using Python, SQL, and cloud platforms like Azure, AWS, or GCP.

A primeira coisa que você precisa saber é que aqui você não vai cair na rotina. A Radix desenvolve soluções para empresas de diferentes setores e indústrias. Cada projeto tem suas tecnologias, soluções e prazos e você terá oportunidade de atuar e experimentar diferentes desafios. Além da nossa atuação pelo Brasil, com escritório no Rio de Janeiro, São Paulo e Belo Horizonte, temos também filiais nos Estados Unidos, fazendo com que a Radix se consolide cada vez mais como uma empresa global.

Quer fazer parte dessa história e transformar ideias e sonhos em realidade?

Enquanto Cientista de Dados Sênior você vai:

  • Coletar, integrar, explorar e preparar dados estruturados e não estruturados, garantindo qualidade, consistência e confiabilidade das bases utilizadas
  • Conduzir análises exploratórias e inferenciais para identificar padrões, relações e oportunidades de negócio, transformando dados em recomendações acionáveis.
  • Desenvolver, validar e evoluir modelos estatísticos e de Machine Learning supervisionados e não supervisionados, selecionando técnicas apropriadas para cada problema.
  • Aplicar algoritmos de classificação, regressão, clusterização, redução de dimensionalidade, detecção de anomalias, séries temporais e outras técnicas de aprendizado de máquina conforme o contexto de negócio.
  • Realizar feature engineering, seleção de atributos, tratamento de desbalanceamento, otimização de hiperparâmetros e comparação sistemática de modelos.
  • Planejar e executar experimentos analíticos, testes estatísticos e validações, garantindo robustez, capacidade de generalização e interpretabilidade dos modelos.
  • Apoiar a operacionalização de modelos em produção, colaborando com equipes de Engenharia de Dados e Software na construção de pipelines, APIs e processos de monitoramento.
  • Comunicar resultados técnicos e executivos por meio de visualizações, apresentações e documentação, traduzindo análises complexas em recomendações de negócio.
  • Atuar em conjunto com stakeholders técnicos e de negócio para compreender desafios, estruturar hipóteses e propor soluções baseadas em dados.
  • Disseminar boas práticas de Ciência de Dados, apoiando profissionais menos experientes na definição de abordagens, validação de modelos e qualidade técnica das entregas.

Para essa vaga, você deve ter:

  • Graduação em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física, Economia ou correlatas.
  • Inglês avançado para comunicação em projetos internacionais.

  • Experiência prática com Machine Learning supervisionado e não supervisionado, incluindo classificação, regressão, clusterização, redução de dimensionalidade e detecção de anomalias.
  • Experiência com algoritmos como Regressão Linear e Logística, Árvores de Decisão, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM ou CatBoost)
  • Experiência na criação, otimização, validação e implementação de modelos complexos, incluindo o uso de técnicas avançada como Deep Learning (TensorFlow, Keras ou PyTorch), Processamento de Linguagem Natural (NLP), Visão Computacional ou Sistemas de Recomendação.
  • Experiência com séries temporais, previsão (forecasting) ou modelagem preditiva
  • Experiência em ambientes de computação em nuvem (AWS, Azure, GCP), incluindo pipelines de dados.
  • Conhecimento profundo de frameworks de machine learning, como TensorFlow ou PyTorch, e habilidades avançadas em programação em Python.
  • Conhecimento de boas práticas de governança de dados.
  • Capacidade de comunicar resultados para públicos técnicos e executivos.

É um diferencial se você tiver:

  • Mestrado ou Doutorado em Ciência de Dados, IA ou disciplinas que exijam alta capacidade analítica.
  • Experiência em ambientes cloud (AWS, Azure ou GCP) aplicados a soluções de Ciência de Dados.
  • Experiência com Graph Analytics ou Graph Machine Learning.
  • Conhecimento em técnicas de otimização matemática, pesquisa operacional ou metaheurísticas.
  • Conhecimento em MLOps, incluindo MLflow, versionamento de modelos, monitoramento e rastreamento de experimentos.
  • Familiaridade com IA Generativa, Prompt Engineering, RAG e LLMs aplicados a problemas de negócio.

Benefícios:

  • Assistência Médica Nacional (para o titular e dependentes, com quarto privativo)
  • Assistência odontológica nacional (para o titular e dependentes)
  • Vale refeição / alimentação flexível
  • Auxílio home office
  • Day off (no mês do aniversário)
  • Wellhub (antigo Gympass)
  • Licença Maternidade (6 meses) e Paternidade (20 dias) estendidas
  • Auxílio creche para filhos de até 3 anos (por filho)
  • Apoio em saúde mental com a Wellz
  • Clube de Vantagens com descontos em diversos parceiros
  • Convênio com instituições de ensino e cursos de idioma
  • Desenvolvimento Profissional (Universidade Corporativa)
  • Parceria com empresa de coworkings no Brasil
  • Programa de Qualidade de Vida e Bem-Estar
  • Médico consultor para acompanhamento de radixers
  • Planos de incentivos

A Radix está sempre no topo das Melhores Empresas para se trabalhar porque:

  • Temos profissionais comprometidos, dedicados, curiosos e inovadores.
  • O espírito de equipe é a nossa maior força. Trabalhamos de forma cooperativa e sabemos que estamos juntos, remando na mesma direção.
  • Temos um ambiente diverso, que valoriza equidade e inclusão.
  • Nossa jornada de trabalho é flexível e em quase todos os projetos é possível trabalhar de qualquer lugar do Brasil.
  • Valorizamos o bem-estar e o cuidado com as nossas pessoas, com programas de apoio à saúde mental, psiquiatra e médico consultor disponíveis.

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