Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados Pleno, com base técnica sólida em Machine Learning, autonomia e capacidade de resolver problemas industriais complexos com ciência de dados aplicada. Este(a) profissional irá atuar no desenvolvimento de modelos preditivos, classificatórios, de recomendação e otimização, contribuindo em projetos de ponta a ponta: desde o entendimento do problema e exploração dos dados até a validação, deploy, monitoramento e melhoria contínua dos modelos em produção.Se você busca um ambiente onde o conhecimento e a inovação estão no centro de tudo, aqui é o lugar. Venha viver grandes indústrias com a gente! 🧡

· Desenvolver análises avançadas e modelos de Machine Learning com foco em problemas industriais reais;
· Participar da definição técnica e execução de projetos de ciência de dados de ponta a ponta, desde a concepção do problema até o deploy e monitoramento em produção;
· Explorar, tratar, transformar e enriquecer conjuntos de dados de diferentes fontes, formatos e níveis de qualidade;
· Realizar análise exploratória de dados industriais, identificando padrões, anomalias, oportunidades de melhoria e hipóteses relevantes para o negócio;
· Construir modelos preditivos, classificatórios, de regressão, clusterização, recomendação ou detecção de anomalias, conforme o contexto do projeto;
· Aplicar técnicas de feature engineering, seleção de variáveis, validação cruzada, ajuste de hiperparâmetros e avaliação de performance de modelos;
· Garantir a qualidade, rastreabilidade e reprodutibilidade dos modelos e análises entregues, documentando decisões técnicas e implementações;
· Colaborar com engenheiros de dados, analistas, especialistas de negócio e produto para garantir a viabilidade, escalabilidade e utilidade das soluções desenvolvidas;
· Monitorar e revisar modelos em produção, realizando ajustes, revalidações e melhorias contínuas para manter a performance ao longo do tempo;
· Participar de revisões técnicas, sessões internas de compartilhamento de conhecimento e apresentações dos resultados de projetos;
· Contribuir com boas práticas em ciência de dados no time, incluindo versionamento, modularização, testes, organização de notebooks e padronização de entregas;
· Ajudar na disseminação da cultura orientada a dados na organização e na compreensão da cadeia de valor dos setores industriais atendidos.

· Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física, Economia ou áreas afins;
· Pós-graduação ou especialização em Ciência de Dados, Inteligência Artificial ou áreas correlatas é um diferencial;
· Experiência com modelagem preditiva utilizando Python e bibliotecas como pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib e seaborn;
· Conhecimento sólido em algoritmos de Machine Learning supervisionados e não supervisionados, como regressão, árvores de decisão, random forests, gradient boosting, SVM, clustering e modelos de detecção de anomalias;
· Capacidade de preparar, limpar, transformar e analisar dados industriais para geração de insights e tomada de decisão baseada em dados;
· Experiência com avaliação de modelos por meio de métricas adequadas ao problema, como RMSE, MAE, AUC, F1-score, precisão, recall, matriz de confusão, entre outras;
· Familiaridade com técnicas de feature engineering, tratamento de outliers, dados faltantes, balanceamento de classes e validação estatística de resultados
· Autonomia para conduzir projetos de ciência de dados com apoio pontual de profissionais mais seniores;
· Clareza na comunicação técnica e capacidade de traduzir resultados analíticos para áreas de negócio;
· Capacidade analítica para lidar com problemas abertos, dados ruidosos e cenários industriais complexos;
· Proatividade para sugerir abordagens, testar hipóteses e propor melhorias técnicas;
· Espírito colaborativo e vontade de evoluir junto com o time;
· Curiosidade constante por novas ferramentas, métodos, modelos e tendências em ciência de dados e Machine Learning.

· Noções de Explainable AI, como SHAP ou LIME;
· Conhecimento em testes de hipótese, inferência estatística ou inferência causal;
· Interesse em otimização, pesquisa operacional, modelos híbridos, agentes de IA ou deep learning aplicado a problemas industriais.

Na EvcomX, unimos ciência de dados e inovação para transformar a Indústria 4.0 no Brasil. Atuamos lado a lado com grandes indústrias de todo o Brasil para entregar soluções que impulsionam resultados e redesenham o futuro.