Experiência sólida em Ciência de Dados, com histórico de modelos implementados e mantidos em produção.
Domínio avançado de Python, SQL e práticas de engenharia de software aplicadas a dados.
Conhecimento aprofundado em estatística, Machine Learning e arquitetura de sistemas baseados em dados.
Experiência prática com práticas de MLOps, versionamento, monitoramento e automação.
Capacidade de liderança técnica e comunicação com stakeholders técnicos e de negócio.
Diferenciais
Experiência com serviços de nuvem (AWS, Azure ou GCP).
Experiência com projetos de precificação, estoque ou sortimento (modelos de elasticidade, previsão de demanda, algoritmos de otimização, etc)
Executar e evoluir todo o ciclo de vida de modelos de Ciência de Dados, atuando desde a exploração dos dados até a operação e manutenção de modelos em produção.