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Cientista de dados Pleno

Role overview

Qualifications

  • Bachelor's degree in Statistics, Mathematics, Engineering, Computer Science, Economics, Physics or related quantitative fields
  • Solid experience in applied data science addressing real business problems
  • Proficiency in Python (scikit-learn, statsmodels, pandas) and/or R for modeling and productionization
  • Experience with data pipelines, feature stores, and MLOps best practices

Responsibilities

  • Develop and productize statistical and machine learning models with a focus on scalability and robustness
  • Lead end-to-end modeling cycles, including problem definition, feature engineering, training, validation, and monitoring
  • Collaborate with Product and Engineering teams to integrate models into the platform
  • Propose methodological improvements and contribute to the evolution of analytics standards in the area

About the company

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Hprojekt

Staffing & Recruiting

Soluções inovadoras para o mercado de Recursos Humanos. Somos parte da transformação digital no RH das empresas. Amamos o que fazemos e não desistimos nunca porque pensamos diferente. Trabalhamos na perfeição e com amor aos pequenos detalhes. Recrutamento e seleção com processos e metodologia, utilizando tecnologia digital, redes sociais para inovar e trazer para você um novo conceito de contratação. Como fazemos? Nosso foco é a sua felicidade. E por isso, nossa estrutura é baseada em 4 pilares para trazer o melhor resultado para a sua empresa. Seja em um projeto de Recrutamento & Seleção, Atração de Talentos ou tecnologia com equipes dedicadas por expertise: Dados, Marketing, Qualidade e Atendimento/Comercial.

Company details

IndustryStaffing & Recruiting
Company size51 - 200

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Job description

Sobre a vaga
Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados Pleno para conduzir iniciativas analíticas com autonomia crescente, sendo responsável pela modelagem end-to-end de problemas de negócio e pela qualidade técnica das soluções entregues. Essa pessoa contribuirá ativamente para a evolução metodológica da área e para a geração de valor por meio de dados.

A posição envolve colaboração com times multidisciplinares, atuando na integração de modelos à plataforma e na tradução de resultados técnicos em insights estratégicos para o negócio.

Responsabilidades

  • Desenvolver e produtizar modelos estatísticos e de Machine Learning com foco em escalabilidade e robustez
  • Conduzir ciclos completos de modelagem, incluindo definição do problema, feature engineering, treinamento, validação e monitoramento
  • Colaborar com times de Produto e Engenharia na integração de modelos à plataforma
  • Propor melhorias metodológicas e contribuir para a evolução dos padrões analíticos da área
  • Traduzir resultados técnicos em insights acionáveis para stakeholders de negócio
  • Apoiar o desenvolvimento de cientistas de dados juniores por meio de revisão de código e mentoria pontual
  • Garantir documentação técnica completa e a reprodutibilidade das soluções entregues
  • Assegurar a qualidade, estabilidade e eficiência das soluções desenvolvidas

Requisitos

  • Formação superior completa em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, Economia, Física ou áreas quantitativas correlatas
  • Experiência sólida em ciência de dados aplicada a problemas reais de negócio
  • Domínio de Python (scikit-learn, statsmodels, pandas) e/ou R para modelagem e produtização
  • Experiência com pipelines de dados, feature stores e boas práticas de MLOps
  • Capacidade de comunicar decisões técnicas de forma clara para públicos não técnicos
  • Experiência com versionamento de código (Git) e práticas de revisão colaborativa

Diferenciais

  • Experiência com Marketing Mix Modeling (MMM), inferência causal ou econometria aplicada ao marketing
  • Vivência em empresas de tecnologia ou SaaS com foco em analytics de produto
  • Conhecimento em arquiteturas de dados em cloud (AWS, GCP ou Azure)
  • Mestrado ou especialização em áreas de modelagem estatística ou Machine Learning

KPIs do Cargo

  • Qualidade técnica, estabilidade e escalabilidade dos modelos entregues
  • Impacto mensurável dos modelos nos indicadores de produto e de cliente
  • Nível de autonomia na condução de projetos analíticos de ponta a ponta
  • Contribuição para a maturidade metodológica e cultura analítica do time

Autonomia
Atua com autonomia na execução técnica e nas decisões de modelagem dentro do escopo dos projetos definidos. Alinha prioridades e abordagens com Coordenadores e Gerência, escalando decisões de maior risco ou impacto estratégico.

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MR

Marcus Rivera

Chief Revenue Officer

m.rivera@company.com
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