Cientista de Dados Sênior: Transforme Dados em Valor

Descrição da Vaga

Se você é apaixonado por dados e tem uma sólida experiência em análise de jornada do cliente e métricas de experiência, esta pode ser a posição perfeita para você! A Dataside está procurando um Cientista de Dados Sênior que não só compreenda o potencial dos dados mas saiba exatamente como transformar informações em valor de negócio real.

Este profissional será um líder em iniciativas analíticas, desenvolvendo modelos preditivos e generativos que ajudem a orientar estratégias de negócios. A pessoa ideal para esta vaga deve ter um domínio técnico robusto, especialmente em soluções de Inteligência Artificial, com ênfase em IA Generativa. Isso inclui saber lidar com Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e outras tecnologias de ponta.

Customer Analytics

Nesta posição, você estará à frente na análise de jornada do cliente, auxiliando a mapear todo o percurso do consumidor e modelar churn. Conhecimentos sólidos em métricas de experiência do cliente, como NPS (Net Promoter Score), CSAT (Customer Satisfaction Score) e CES (Customer Effort Score) são essenciais.

Inteligência Artificial

Será essencial para este profissional ter experiência em desenvolvimento e avaliação de chatbots, utilizando ferramentas avançadas como AWS Bedrock, OpenAI e LangChain. Se modelos de IA Generativa são sua praia, você está no lugar certo!

Machine Learning Clássico

Além da IA Generativa, habilidades em machine learning clássico também são necessárias, especificamente em modelos supervisionados e não supervisionados focados em classificação. É importante ter uma boa noção de feature engineering e validação cruzada para criar modelos robustos e eficazes.

Plataformas e Ferramentas Tecnológicas

O dia-a-dia incluirá o uso de plataformas como Databricks (Mlflow, Delta Lake) e AWS (S3, Lambda). O conhecimento avançado em Python, juntamente com bibliotecas como pandas, scikit-learn e transformers será crucial, além do SQL para consultas de dados complexas.

Este é um papel para quem quer fazer diferença, utilizando dados para criar insights que realmente importam, impactando diretamente o sucesso dos clientes, e, por consequência, da empresa.

Benefícios

• Trabalho remoto
• Horário flexível
• Acesso a ferramentas de última geração
• Ambiente colaborativo de alta performance

Dicas de Aplicação

Ao aplicar para uma posição como Cientista de Dados Sênior, é importante destacar a sua experiência prática com análise de dados e modelagem preditiva. Certifique-se de incluir projetos anteriores onde você tenha aplicado técnicas de machine learning e inteligência artificial, compartilhando resultados tangíveis.

Mostre familiaridade com as ferramentas citadas na descrição do trabalho. Se você tem experiências com Databricks ou plataformas AWS, isso deve ser claramente mencionado no seu currículo ou carta de apresentação.

Adaptar sua candidatura ao papel específico é vital. Leia atentamente a descrição do trabalho e use palavras-chave pertinentes. Demonstre como suas habilidades técnicas podem agregar valor à empresa e contribuir para seu sucesso.

Não se esqueça de descrever como você resolve problemas complexos com criatividade e inovação através de suas soluções de dados. Isso é algo que vai chamar a atenção dos recrutadores, especialmente em uma área tão inovadora quanto a ciência de dados.

Dicas para Entrevista

Entrevistas para cargos de ciência de dados geralmente incluem questões técnicas e teóricas. Esteja preparado para descrever seus processos de pensamento quando trabalha com análise de jornada do cliente ou desenvolve modelos de machine learning.

Esperam-se perguntas sobre sua abordagem para validação cruzada e feature engineering. Portanto, reveja seus conceitos e esteja pronto para falar sobre suas experiências passadas.

Habilidades de comunicação são chave, então prepare-se para expor suas ideias de forma clara e concisa. Explique como suas iniciativas impactaram positivamente decisões de negócios e a experiência do cliente.

Eles poderão testar sua capacidade de resolver problemas em tempo real, oferecendo cenários práticos. Mantenha a calma, analise os dados propostos e mostre suas habilidades de resolução de questões complexas.