Pessoa Cientista de Dados III

Responsabilidades e atribuições
A pessoa cientista de dados que ocupará essa vaga atuará com o tema de Dados RGM (Revenue Growth Management) do Grupo Boticário. Temos uma cultura dinâmica em que mudanças acontecem e continuarão acontecendo, e por isso é importante que você se sinta confortável em um ambiente em constante transformação, atuando em demandas com pessoas dos mais diferentes perfis e níveis de senioridade.

Aqui, você fará parte de uma equipe multidisciplinar e colaborativa, trabalhando em parceria com Engenharia de Dados e Produtos Digitais para transformar modelos matemáticos avançados em soluções que guiam tomadas de decisão estratégicas.

Como será o seu dia a dia?

Desenvolver soluções de Data Science: Atuar na criação de soluções que atendam às necessidades do negócio, geralmente envolvendo análises exploratórias de dados, modelos de aprendizado de máquina (supervisionados e não supervisionados) e de Pesquisa Operacional (Otimização);
Executar o ciclo de vida completo de DS: Conduzir desde o entendimento de negócio e análise exploratória, passando pelo estudo e preparação de variáveis, construção de modelos e validação de performance, dando o apoio necessário para colocar os modelos desenvolvidos em produção;
Fazer a ponte com o negócio: Desenhar, junto às áreas de negócio, o uso e o monitoramento dos modelos, garantindo uma comunicação fluida para explicar resultados complexos de forma clara para times não técnicos;
Trabalhar em equipe de forma ágil: Atuar em um ambiente colaborativo e multidisciplinar, lidando com dependências técnicas cruzadas entre os pares com clareza e transparência;
Explorar inovações em IA: Apoiar o time na evolução das soluções utilizando novas ferramentas de inteligência artificial do mercado para o dia a dia e para a explicabilidade dos modelos.

Requisitos e qualificações
O que você precisa ter ou saber?

Conhecimentos sólidos em Estatística e Machine Learning (modelagem supervisionada e não supernaturalizada).
Conhecimento intermediário em Pesquisa Operacional (Modelos de Otimização Matemática) .
Fluência em Python e SQL.
Prática com ferramentas de versionamento de código (Git / GitHub) e familiaridade em trabalhar em ambiente de nuvem.
Comunicação fluida e foco no negócio: Habilidade para explicar resultados complexos de forma clara para times funcionais e não técnicos.
Perfil colaborativo: Capacidade de construir discussões abertas, lidar com dependências técnicas cruzadas e trabalhar de forma integrada com o time.

Será um diferencial se você tiver:

Conhecimento profundo de Pesquisa Operacional.
Experiência ou curiosidade ativa com assistentes de codificação (como GitHub Copilot) e uso/criação de agentes de IA ou modelos LLM.
Experiência prévia com produtos de dados e integração entre modelos e aplicações digitais.