Cientista de dados

Vaga: Cientista de Dados (Especialista) Modelo:

100% remoto | ⏰

Dedicação:

Full time

Na

MOUTS

, transformamos tecnologia em resultados, com agilidade, eficiência e simplicidade. Se você curte atuar na interface entre

negócio e tecnologia

, liderando projetos de alto impacto, essa oportunidade é pra você!

Buscamos um(a) Cientista de Dados com experiência prática em AWS, atuando com SageMaker e JupyterLab, para construir modelos, análises e soluções de IA focadas em problemas reais do negócio — preferencialmente no setor de energia.

Você terá atuação de ponta a ponta: desde a investigação e modelagem até a entrega operacional, em parceria com Engenharia (pipelines, datasets, produção), contribuindo para levar experimentos a um nível industrializável/produção (MLOps/produção).

Responsabilidades Investigar problemas, levantar hipóteses e desenhar abordagens analíticas/modelagem. Desenvolver e validar modelos (

regressão, classificação, séries temporais, anomalias, otimização

— conforme o caso). Trabalhar em notebooks com

JupyterLab/SageMaker

, garantindo reprodutibilidade. Preparar

datasets e features

, alinhando com

Engenharia de Dados

quando necessário. Avaliar e monitorar performance de modelos (

métricas, drift, vieses quando aplicável

). Apoiar a industrialização:

versionamento, pipelines de treinamento/inferência, documentação e handover

. Comunicar resultados de forma clara para áreas

técnicas e de negócio

.

Requisitos (habilidades e experiências essenciais) 5+ anos

atuando com

Ciência de Dados

(ou trajetória em dados com atuação forte em modelagem). Experiência sólida com

Python

(pandas, numpy, scikit-learn e afins). Experiência com

AWS

e prática com

SageMaker

e

JupyterLab

. Domínio de

estatística aplicada

, validação e

desenho de experimentos

(quando fizer sentido). Capacidade de explicar modelos e decisões (

storytelling com dados

).

Diferenciais que valorizamos Vivência no

setor de energia

(dados operacionais, comercialização, ativos, previsão, manutenção, etc.). MLOps

(ex.: pipelines, monitoramento, MLflow, feature store, CI/CD para ML). Experiência com

séries temporais (forecast)

e

detecção de anomalias

. Spark/Databricks

,

Lakehouse

e ferramentas de

qualidade de dados

.

Interessado(a) ou conhece alguém com esse perfil? Candidate-se pelo link da vaga ou compartilhe com sua rede!