Cientista de Dados SR

Você é movido(a) por tecnologia, dados e inovação? 🚀Na Triggo.ai, transformamos desafios complexos em soluções inteligentes. Somos uma empresa brasileira focada em Analytics, IA e transformação digital, ajudando organizações a tomar decisões mais estratégicas e gerar impacto real nos negócios.

Trabalhamos com diferentes setores do mercado, sempre combinando tecnologia de ponta, visão de negócio e execução ágil.

Se você quer construir soluções que fazem a diferença e crescer junto com um time de alta performance, seu lugar pode ser aqui.👉 Vem para a Triggo.ai e construa o futuro com a gente.

Responsabilidades e atribuições

Estratégia e Negócio: Traduzir desafios e oportunidades de negócio em soluções baseadas em Inteligência Artificial e Machine Learning, identificando casos de uso de alto valor e mensurando o impacto financeiro, operacional e estratégico dos modelos desenvolvidos;

Desenvolvimento de Modelos de IA/ML: Projetar, construir, validar e otimizar modelos avançados de Machine Learning de ponta a ponta, desde a exploração e preparação dos dados até a implantação e monitoramento em ambiente produtivo;

MLOps e Operacionalização: Implementar práticas de MLOps para automação de pipelines, versionamento de modelos, monitoramento de performance, detecção de drift e garantia da confiabilidade das soluções em produção;

Arquitetura de Soluções em Nuvem: Desenhar e evoluir arquiteturas escaláveis de dados e Machine Learning em ambientes cloud, especialmente Google Cloud Platform (GCP), assegurando performance, segurança, disponibilidade e eficiência operacional;

Qualidade, Governança e Boas Práticas: Garantir elevados padrões de qualidade técnica por meio da aplicação de boas práticas de desenvolvimento, governança de dados, observabilidade, documentação e gestão do ciclo de vida dos modelos;

Liderança Técnica: Atuar como referência técnica para iniciativas de Dados e Inteligência Artificial, apoiando a tomada de decisão, definindo padrões arquiteturais e disseminando conhecimento junto às equipes multidisciplinares;

Inovação e Evolução Tecnológica: Avaliar novas tecnologias, frameworks e abordagens relacionadas à Inteligência Artificial, Machine Learning e IA Generativa, promovendo a evolução contínua das capacidades analíticas da organização;

Relacionamento com Stakeholders: Trabalhar em parceria com áreas de negócio, tecnologia e liderança executiva para garantir que as soluções desenvolvidas estejam alinhadas aos objetivos estratégicos da empresa e gerem resultados mensuráveis.

Requisitos e qualificações

Programação para Dados e IA: Domínio avançado de Python ou R para desenvolvimento de modelos analíticos, manipulação de dados, automação de processos e implementação de soluções de Machine Learning em ambientes produtivos;

Análise e Manipulação de Dados: Experiência sólida em SQL avançado, realizando extração, transformação, limpeza e integração de grandes volumes de dados, garantindo qualidade e disponibilidade das informações para análises e modelagem;

Machine Learning e Modelagem Preditiva: Vivência comprovada na construção, treinamento, validação, otimização e implantação de modelos supervisionados e não supervisionados, utilizando frameworks como Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM e bibliotecas correlatas;

MLOps e Deploy de Modelos: Experiência no ciclo completo de desenvolvimento de modelos de Machine Learning, incluindo versionamento, monitoramento, reprodutibilidade, automação de pipelines e acompanhamento de performance em produção;

Cloud Computing e Big Data: Atuação em ambientes Google Cloud Platform (GCP) e ferramentas de processamento distribuído e análise de grandes volumes de dados, como Spark, Databricks e BigQuery, garantindo escalabilidade e alta performance das soluções;

Estatística Aplicada e Experimentação: Sólidos conhecimentos em estatística, inferência estatística, modelagem matemática e desenho de experimentos, incluindo condução e interpretação de testes A/B para tomada de decisão baseada em dados;

Visão de Negócio e Geração de Valor: Capacidade de transformar resultados analíticos e métricas de performance dos modelos em insights acionáveis, conectando iniciativas de Ciência de Dados aos objetivos estratégicos, financeiros e operacionais da organização;

Mensuração de Impacto e Performance: Experiência no desenvolvimento e acompanhamento de indicadores de negócio e métricas de modelos, avaliando ganhos de eficiência, aumento de receita, redução de custos e melhoria da experiência dos clientes;

Arquitetura de Soluções de Dados: Conhecimento na construção de arquiteturas escaláveis para processamento, armazenamento e consumo de dados, seguindo boas práticas de governança, qualidade e segurança da informação;

Resolução de Problemas Complexos: Capacidade de atuar em cenários de alta complexidade analítica, identificando oportunidades, propondo soluções inovadoras e apoiando decisões estratégicas por meio de Inteligência Artificial e Analytics Avançado;

Informações adicionais

Diferenciais:Experiência em Health