Vaga de Coletor de Dados

Cientista de dados sr droga raia home office responsabilidades e atribuições o coordenador de ciência de dados tem como principais desafios alinhar expectativas entre áreas técnicas e de negócio, estruturando demandas pouco definidas em escopos analíticos claros e viáveis. Também precisa gerenciar prioridades com rigor, equilibrando velocidade e qualidade técnica nas entregas. Além disso, deve sustentar uma comunicação clara com diferentes stakeholders e atuar ativamente na promoção da cultura de dados, demonstrando impacto e contribuindo para a evolução da maturidade analítica da organização. Principais responsabilidades: orientar cientistas em seus diferentes níveis de senioridade, apoiar no desenvolvimento técnico, definir prioridades e remover bloqueios. Definir e priorizar o backlog analítico com os times de negócio, avaliando viabilidade e alinhando expectativas e entregas. Garantir boas práticas em modelagem, métricas, versionamento, testes, documentação e governança. Traduzir problemas de negócio em hipóteses e soluções analíticas, apresentando resultados de forma clara e orientada a valor. Conduzir rituais, cronogramas e alinhamentos entre engenharia, produto, ti, negócios e dados. Assegurar a operacionalização e o monitoramento contínuo dos modelos em produção, garantindo performance e confiabilidade. Fomentar boas práticas e apoiar a maturidade analítica da empresa, promovendo educação, alinhamento e uso responsável dos dados. Auxiliar na mentoria e desenvolvimento de membros menos experientes da equipe. Requisitos e qualificações escolaridade: graduação completa em cursos de exatas (matemática, física, estatística ou engenharias), economia, ciências da computação. Desejável pós-Graduação, mba ou especialização em ciência de dados, engenharia de dados / mlops e/ou inteligência artificial. Habilidades técnicas: estatística, modelagem e machine learning. Programação (python/r) e ferramentas de nuvem (aws, gcp ou azure). Sql, bancos de dados, pipelines e noções de engenharia de dados. Mlops, monitoramento e versionamento de modelos. Visualização e storytelling com dados.