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!