Cientista de Dados Sênior

Olá, somos a Cruzeiro do Sul Educacional! ⭐ 

Nós acreditamos no poder de transformação de vidas por meio da educação de qualidade e excelência! Aqui, nós buscamos conectar diferentes pessoas para que possam construir um mundo melhor a partir da educação, com muito trabalho, respeito e dedicação, proporcionando a melhor experiência e apoiando a jornada do conhecimento de mais de 500 mil alunos. 

A Cruzeiro do Sul Educacional S/A é um dos maiores e mais representativos grupos de educação do país, tendo instituições de ensino academicamente relevantes e marcas reconhecidas em suas respectivas regiões, das suas escolas de ensino básico às instituições de ensino superior. 

Docentes e colaboradores de diversas áreas trabalham em sintonia para garantir essa construção diária. E estamos sempre em busca de novas pessoas para colaborar com esse objetivo, sejam profissionais que procuram por uma primeira oportunidade no mercado de trabalho, até os mais experientes.

Você se identifica e acredita nesse propósito e quer trabalhar em uma de nossas marcas? Venha fazer parte do nosso time! Estamos de braços abertos para recebê-lo(a).

Para se candidatar a uma de nossas vagas, é importante manter todos os seus dados atualizados e completos. Fique à vontade para se cadastrar em todas as vagas disponíveis do seu interesse, apenas recomendamos que você finalize um processo antes de iniciar um novo.

Sobre a vaga
Buscamos uma pessoa Cientista de Dados Nível 3 para desenvolver modelos estatísticos, preditivos e de recomendação que apoiem decisões acadêmicas e de negócio, como permanência de alunos, personalização de trilhas, collection score, lead score e eficiência operacional. A pessoa atuará com autonomia na condução de projetos de ponta a ponta, em parceria com a liderança técnica de ML e com as áreas de negócio.

Responsabilidades

• Investigar problemas de negócio e transformá-los em hipóteses testáveis, com desenho experimental e métricas claras de sucesso.
• Conduzir análises estatísticas e testes de hipóteses, escolhendo entre abordagens paramétricas e não paramétricas de acordo com as características dos dados.
• Desenvolver, treinar e avaliar modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo fine-tuning de modelos pré-treinados e uso de AutoML para acelerar a experimentação.
• Construir redes neurais com Keras para problemas de classificação, regressão, séries temporais e representação (embeddings).
• Projetar e evoluir sistemas de recomendação utilizando redes neurais, Multi-Armed Bandits (MAB) e métodos bayesianos com Markov Chain Monte Carlo (MCMC), equilibrando exploração e aproveitamento em cenários reais.
• Planejar e analisar testes A/B e experimentos online, comunicando resultados com rigor estatístico.
• Colaborar com engenharia de ML e MLOps no deploy, monitoramento, detecção de drift e retreino dos modelos.
• Aplicar práticas de desenvolvimento assistido por IA adotadas pelo time, como Spec-Driven Development (SDD), revisão crítica de código gerado por IA e cumprimento dos critérios de aceite antes do merge.
• Garantir qualidade, explicabilidade, ausência de vieses e conformidade com a LGPD, com as diretrizes do CNE e com o Referencial do MEC para uso de IA na educação.
• Apoiar o desenvolvimento de pessoas menos experientes por meio de revisões técnicas e compartilhamento de conhecimento.
• Comunicar resultados, premissas e limitações dos modelos a públicos técnicos e não técnicos.
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Requisitos obrigatórios

• Mais de 3 anos de experiência em ciência de dados, com modelos entregues em produção ou com impacto mensurável no negócio.
• Sólida base de estatística: inferência, testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos, intervalos de confiança e desenho de experimentos.
• Experiência com modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo validação, seleção de métricas, tuning de hiperparâmetros e AutoML.
• Experiência prática com redes neurais em Keras e familiaridade com fine-tuning de modelos pré-treinados.
• Experiência com sistemas de recomendação, incluindo abordagens com redes neurais e Multi-Armed Bandits.
• Conhecimento de métodos bayesianos e MCMC (por exemplo, com PyMC).
• Domínio de Python e SQL, e de bibliotecas atuais como pandas, scikit-learn e Keras.
• Experiência com versionamento de código (Git) e noções de MLOps, como rastreamento de experimentos com MLflow ou similar.
• Experiência com nuvem (Azure, AWS ou GCP).
• Boa comunicação e capacidade de traduzir análises em recomendações de negócio.

Diferenciais

• Experiência em educação, EdTech ou dados acadêmicos.
• Experiência com séries temporais, NLP ou modelos de linguagem.
• Experiência com Vertex AI ou plataformas equivalentes de ML gerenciado.
• Conhecimento de processamento distribuído (Spark) e de bancos de dados analíticos.
• Experiência com inferência causal e uplift modeling.
• Mestrado ou doutorado em Estatística, Ciência da Computação, Matemática ou área correlata.

Escolaridade: Superior Completo