Cientista de Dados

Data Scientist Role Summary Os Data Scientists da OneMagnify estão na interseção entre a estratégia do cliente e a entrega técnica, transformando questões de negócios complexas em modelos, análises e insights que os clientes realmente usam para tomar decisões. Você trabalhará ao lado de equipes de Engenharia de Dados, IA e equipes multifuncionais para projetar e implementar soluções que abrangem todo o ciclo de vida analítico, desde a integração e qualidade de dados até a modelagem preditiva e análises avançadas. Esta função é ideal para alguém que deseja realizar um trabalho técnico sério e vê-lo fazer a diferença no mundo real. The Impact You'll Have Os clientes que você apoiará estão tomando decisões de alto risco sobre clientes, mercados e produtos. Seus modelos, incluindo previsão de demanda, segmentação de público e otimização de gastos, tornam-se a espinha dorsal analítica de como eles operam. Quando seu trabalho está correto, ele gera resultados mensuráveis. Quando está errado, alguém percebe. Essa responsabilidade é parte do que torna esta função interessante. Você também contribuirá para a construção das capacidades analíticas que a OneMagnify entrega em escala. Isso significa escrever código e documentação que outros possam reproduzir, manter e estender. Entregar um modelo é o começo, não o fim. A colaboração multifuncional com equipes de engenharia, estratégia e entrega faz parte do ritmo diário, e sua capacidade de traduzir entre contextos técnicos e de negócios será usada constantemente. O trabalho abrange setores e tipos de problemas (automotivo, varejo, serviços financeiros e mais), então você desenvolverá amplitude juntamente com profundidade. Você raramente trabalhará no mesmo tipo de problema duas vezes seguidas. What You'll Do Build and validate analytical models [contato no portal] • Projetar, implementar e monitorar modelos, incluindo previsão, classificação, regressão e segmentação • Conduzir testes A/B e análises causais com design experimental rigoroso e documentação clara • Desenvolver soluções de otimização (linear, inteiro misto, multiobjetivo) e garantir a reprodutibilidade em todo o ciclo de vida do modelo Own data integration and quality [link no portal] • Integrar dados de múltiplas fontes e desenvolver relatórios de qualidade de dados que identifiquem problemas antes que se tornem problemas para o cliente • Conduzir análise de causa raiz em anomalias de dados e validar alterações de banco de dados antes da liberação • Usar Databricks para processamento de dados em larga escala e fluxos de trabalho de aprendizado de máquina Translate requirements into technical solutions [telefone no portal] • Fazer parceria com equipes de negócios e engenharia para levantar requisitos, definir regras de negócios e transformá-las em especificações técnicas • Documentar soluções de forma clara o suficiente para que outra pessoa possa manter e estender seu trabalho • Garantir o alinhamento entre o que os clientes pedem e o que é construído Communicate findings to varied audiences • Sintetizar e apresentar descobertas analíticas para partes interessadas internas e externas, incluindo públicos de nível executivo, com o discernimento para lidar com consultas complexas ou sensíveis com cuidado • Construir relatórios de métricas e KPIs que informem decisões de negócios reais, não apenas painéis que são ignorados • Preparar visualizações no Tableau e Power BI que tornem resultados complexos acessíveis Support collaborative development • Usar Git/GitLab para controle de versão, reprodutibilidade e desenvolvimento colaborativo de código • Colaborar com equipes de engenharia para implementar práticas de MLOps, incluindo implementação de modelos, monitoramento e gerenciamento de ciclo de vida de ponta a ponta usando ferramentas como MLflow • Seguir padrões de governança de dados, privacidade e conformidade em todo o trabalho What You'll Need • Bacharelado/Licenciatura em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, MIS, Pesquisa de Marketing ou área quantitativa relacionada — ou experiência prática equivalente • 2 a 5+ anos de experiência prática em análise, incluindo modelagem preditiva, testes A/B e otimização • SQL e Python avançados; forte capacidade de consultar, manipular e interpretar dados de bancos de dados e data warehouses • Experiência prática com Databricks para processamento de dados em larga escala e fluxos de trabalho de aprendizado de máquina • Proficiência em Tableau e/ou Power BI para visualização e relatórios • Experiência com Git/GitLab para controle de versão e desenvolvimento colaborativo • Fortes habilidades em Excel e PowerPoint • Capacidade comprovada de apresentar análises à gerência e colaborar com partes interessadas de negócios e técnicas • Experiência em diagnosticar e resolver problemas de qualidade de dados em múltiplas plataformas • Compreensão de padrões de governança de dados, privacidade e conformidade • Familiaridade com conceitos de Master Data Management (MDM) e como eles se aplicam à qualidade e integração de dados Future-Ready Skills (Nice to Have) • Proficiência em SAS ou R em um ambiente de análise aplicada • Familiaridade com dados automotivos ou de VIN e estruturas de dados complexas específicas do setor • Exposição a fluxos de trabalho de análise habilitados por IA ou automação dentro de um contexto de ciência de dados • Experiência de trabalho em ambientes de marketing integrado, consultoria ou serviços digitais onde a análise apoia a entrega voltada para o cliente