Cientista de Dados - (Cópia)

Sobre a Softwaresul

A Softwaresul é uma empresa de tecnologia e serviços , atuando como  provedora de serviços corporativos de tecnologia, soluções SaaS e também como fábrica de software.

Somos especialistas em desenvolvimento de software, infraestrutura, segurança da informação, dados e aplicações empresariais , atendendo clientes de diferentes portes e níveis de maturidade tecnológica. Nossa atuação é consultiva , entendendo profundamente os desafios, objetivos e contexto de cada cliente para entregar soluções que gerem impacto real no negócio.

Além do desenvolvimento de soluções próprias e plataformas SaaS, trabalhamos com um ecossistema sólido de parceiros estratégicos, como TOTVS, Dell, Microsoft, Lenovo, IBM, Nutanix , entre outros, viabilizando projetos robustos, escaláveis e alinhados às melhores práticas do mercado corporativo.

Sobre a vaga

Atuar na exploração, análise e modelagem de dados para apoiar a tomada de decisão e gerar insights estratégicos. O profissional será responsável por transformar dados brutos em informações acionáveis, criando modelos estatísticos e preditivos, e colaborando com o time de dados e negócios na construção de soluções analíticas. 

Principais Responsabilidades: 

Analisar grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades. 

Desenvolver modelos estatísticos, preditivos e de machine learning voltados a problemas de negócio. 

Preparar e tratar os dados (limpeza, transformação, enriquecimento) garantindo sua qualidade e consistência. 

Traduzir resultados técnicos em insights compreensíveis e aplicáveis para as áreas de negócio. 

Colaborar com engenheiros de dados e analistas de BI na integração e disponibilização de dados. 

Criar e documentar experimentos, métricas e resultados de forma clara e reprodutível. 

Avaliar e otimizar modelos de performance e acurácia. 

Requisitos Técnicos: 

Experiência com análise estatística e modelagem preditiva. 

Conhecimento em linguagens de programação para ciência de dados (ex: Python ou R). 

Sólido domínio de SQL e manipulação de dados em bancos relacionais ou data lakes. 

Entendimento de conceitos de machine learning supervisionado e não supervisionado. 

Familiaridade com visualização de dados (Power BI, Looker Studio, Tableau ou ferramentas open source). 

Conhecimento em estatística aplicada e técnicas de amostragem. 

Diferenciais: 

Experiência com ambientes em nuvem (Azure ML, Google Vertex AI, AWS Sagemaker, Databricks etc.). 

Vivência em implantação de modelos em produção (MLOps). 

Experiência com linguagens SQL avançadas e integrações com APIs. 

Conhecimento em engenharia de features, NLP, visão computacional ou séries temporais. 

Certificações ou cursos em ciência de dados, IA ou cloud. 

Vivência com bibliotecas e frameworks de análise e machine learning (ex: pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc.).