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[Job-28974] Cientista de Dados SENIOR, Brasil

🇧🇷 Brazil, Brésil, Brésil Sur site Publié Avr 22, 2026
Mode de travail Sur site
Langue Português
Publié 22 avril 2026
Dernière vérification 29 mai 2026

Où ce poste est disponible

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2 lieux
Brésil
  • Brazil, Brésil
  • Brésil

Somos especialistas em transformação tecnológica, unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 8,000 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1,000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade.

Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.

Buscamos um(a) Cientista de Dados para atuar em projetos estratégicos, desenvolvendo soluções analíticas avançadas que impactam diretamente decisões de negócio.

O que você vai fazer:

Traduzir necessidades de negócio em soluções de ciência de dados

Desenvolver e aplicar modelos de machine learning e IA

Garantir qualidade, consistência e valor analítico dos dados

Apoiar stakeholders com insights claros e acionáveis

Atuar como referência técnica para o time

Stack técnica (essencial):

Machine Learning: regressão, classificação, clusterização, ensemble, deep learning, NLP, detecção de anomalias, recomendação Programação: Python e/ou R Dados: SQL e manipulação de grandes volumes Bibliotecas: Scikit-learn, TensorFlow (ou similares) Visualização: Power BI, Tableau ou equivalentes IA Generativa: aplicação prática em processos analíticos Estatística: sólida base para modelagem e análise

Requisitos:

Experiência consistente em ciência de dados aplicada a negócio

Capacidade de conectar técnica com impacto real

Diferenciais:

Formação em Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas correlatas

Pós-graduação na área

Experiência com liderança técnica ou mentoria

Soft skills:

Comunicação clara com públicos técnicos e executivos

Pensamento analítico e resolução de problemas complexos

Colaboração e adaptabilidade em ambientes dinâmicos

#LI-LL1