Informações

Liderar a equipe de especialistas de ciência de dados, orientando a implementação de soluções baseadas em dados para otimizar processos logísticos e melhorar a eficiência operacional. Este profissional atuará de maneira estratégica, guiando projetos de análise preditiva, machine learning e inteligência artificial, além de ser responsável por garantir a entrega de soluções que agreguem valor ao negócio

• Experiência na área de Ciência de dados;
• Superior em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas da Informação, Matemática, Estatística ou afins;
• Pós graduação em Data Science / ML / Big Data ou afins.
• Python: Proficiência em Python e suas bibliotecas, como pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, para análise de dados e desenvolvimento de modelos. 
• Estatística para Data Science como médias, desvios padrão, distribuições de probabilidade, histogramas, boxplots, testes de hipóteses, correlação, distribuições de probabilidade, modelagem e testes estatísticos.
• SQL: Habilidade avançada em SQL para consulta e manipulação de grandes volumes de dados em bancos relacionais.
• Desenvolvimento e implementação de modelos supervisionados (regressão, árvores de decisão, SVM) e não supervisionados (clustering, PCA) para análise e previsão de dados logísticos. 
• Ensemble Methods: Experiência com Random Forests, XGBoost, LightGBM para melhorar a performance dos modelos. 
• Redes Neurais e Deep Learning: Aplicação de técnicas avançadas de deep learning com TensorFlow e Keras, para modelos mais complexos.
• Apache Hadoop e Apache Spark para processamento e análise de grandes volumes de dados distribuídos. 
• Implementação de soluções de dados em escala Microsoft Fabric / Databricks. 
• ETL e Data Pipelines: Experiência em ETL para integração e transformação de dados, usando ferramentas como Apache Airflow e similares. 
• Criação de dashboards, aplicativos interativos com Microsoft Power BI / Python.

• Liderar e gerenciar a equipe de especialistas em ciência de dados, alinhando as prioridades da equipe com as metas estratégicas da empresa, promovendo o desenvolvimento e crescimento da equipe, incentivando aprendizado contínuo e troca de conhecimento. 
• Projetar, desenvolver e implementar modelos de machine learning e algoritmos para análise de grandes volumes de dados, visando otimizar rotas, previsão de demanda e redução de custos operacionais. 
• Criar e validar modelos preditivos, usando dados históricos para apoiar decisões estratégicas em tempo real no contexto logístico. 
• Garantir a coleta, processamento e integração de dados provenientes de diversas fontes internas e externas, visando melhorar a precisão das análises. 
• Trabalhar em colaboração com a equipe de TI para garantir a infraestrutura necessária para o armazenamento e processamento de dados de grande escala. 
• Explorar e implementar novas técnicas e tecnologias de dados, como análise preditiva, inteligência artificial e big data, aplicadas ao negócio.
• Acompanhar as tendências emergentes de ciência de dados, buscando oportunidades para integrá-las à estratégia da empresa. 
• Colaborar com líderes de diferentes áreas (como operações, marketing e comercial) para identificar oportunidades de melhoria com base em dados. 
• Alinhar os resultados de modelos preditivos com as metas empresariais, fornecendo insights valiosos para tomada de decisão. 
• Gerenciar projetos de ciência de dados do início ao fim, assegurando entregas pontuais e implementações eficazes. 
• Monitorar os resultados dos modelos e garantir que gerem insights acionáveis que impactem positivamente o negócio. 
• Apresentar resultados de projetos e análises para a alta liderança, traduzindo informações técnicas em insights claros e úteis para a tomada de decisões estratégicas.