Cientista de Dados - Belo Horizonte
há 3 dias
Descrição do trabalho
Cientista de Dados Pleno/SêniorSobre a Belmicro
A Belmicro é uma indústria de bens de consumo que está acelerando sua transformação digital.
Estamos estruturando nossa área de dados e tecnologia para apoiar decisões estratégicas, criar produtos digitais para clientes e gerar inteligência em escala.
Buscamos alguém que queira construir do zero, com autonomia e impacto direto no negócio.Responsabilidades
Modelar e analisar grandes volumes de dados de vendas, logística, marketing e atendimento ao cliente.
Desenvolver modelos estatísticos e de aprendizado de máquina para previsão de demanda, segmentação de clientes, análise de churn e otimização de estoques.
Projetar, implementar e manter fluxos de dados robustos (em lote e em tempo real).Apoiar time de TI na estruturação do data warehouse/lakehouse da Belmicro, garantindo governança, qualidade e escalabilidade.
Criar painéis e ferramentas de análise (ex: Streamlit, PowerBI, Metabase) para apoiar diferentes áreas da empresa.
Trabalhar em parceria com times de Tecnologia, Operações, Marketing e Comercial, traduzindo problemas de negócio em soluções de dados.
Incentivar boas práticas de engenharia (versionamento, testes, automação de implantação) e fortalecer a cultura orientada a dados.
Requisitos
Experiência comprovada em ciência de dados: estatística aplicada, aprendizado de máquina, modelagem preditiva e técnicas de segmentação.
Experiência em engenharia de dados (ETL/ELT, bancos relacionais e não-relacionais, modelagem de dados, cloud).
Domínio de Python (bibliotecas como Pandas, Polars, Scikit-learn, PySpark) e SQL avançado.
Vivência com ferramentas de orquestração de dados (Airflow, Dagster ou semelhantes).
Conhecimento em arquiteturas modernas de dados (Data Lakehouse, BigQuery, Snowflake, Redshift).
Experiência em visualização e criação de dashboards (Power BI, Streamlit, Tableau).
Conhecimento em práticas de automação e integração contínua (Docker, Kubernetes, Git, CI/CD).
Boa comunicação e capacidade de traduzir resultados técnicos em linguagem de negócio.
Diferenciais
Experiência em empresas de bens de consumo ou setores com alto volume transacional (varejo, marketplace, logística).
Conhecimento em arquiteturas de dados em tempo real (Kafka, Pub/Sub, Kinesis).
Experiência em otimização de supply chain, soluções de crédito e estratégias de pricing.
Atuação anterior em equipes enxutas, com autonomia e postura prática na construção de soluções.
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