Caro usuário, habilite o javascript para que esse site funcione corretamente.

Cientista de Dados Pleno / Data Scientist CLT

CLT (Efetivo)Presencial (Local)São Paulo-SPEmpresa Confidencial (Cadastre-se)

* Salário: R$ 6.000 a R$ 11.000 por mês (estimado)

* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.

Área: Tecnologia da Informação

Nível: Pleno

Curte transformar dados em decisões reais de negócio? Como Cientista de Dados Pleno, você vai atuar em projetos com impacto direto na estratégia da empresa, em um time que valoriza autonomia, colaboração e aprendizado contínuo.

Você fará parte de uma área de Dados em crescimento, com forte apoio da liderança para experimentação, testes A/B e uso de modelos preditivos em escala.

  • Desenvolver modelos de machine learning de ponta a ponta (ideação a produção).
  • Explorar dados, criar hipóteses e gerar insights acionáveis para o negócio.
  • Construir e validar features, métricas e indicadores de performance.
  • Trabalhar em parceria com times de Produto, Tech e áreas de negócio.
  • Documentar análises, modelos e decisões de forma clara e objetiva.
  • Apoiar na definição de experimentos, testes A/B e análises causais.
  • Contribuir para boas práticas de código, versionamento e qualidade de dados.

Requisitos:


Requisitos obrigatórios:

  • Experiência prévia como Cientista de Dados / Data Scientist em nível Pleno.
  • Sólidos conhecimentos em estatística, modelagem preditiva e experimentação.
  • Domínio de Python (pandas, scikit-learn ou similar) e SQL para análise de dados.
  • Vivência em preparação de dados, feature engineering e avaliação de modelos.
  • Experiência com versionamento de código (Git) e boas práticas de desenvolvimento.
  • Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções de dados.

Diferenciais:

  • Experiência com modelos em produção (APIs, MLOps, pipelines).
  • Conhecimento em cloud (AWS, GCP ou Azure) e ferramentas de orquestração.
  • Atuação prévia em produtos digitais, fintechs, varejo ou empresas data-driven.
  • Vivência com dashboards (Power BI, Tableau, Looker ou similar).