Contratante: Avantti Tecnologia
Senioridade: Sênior
Modelo de contratação: CLT
Modelo de trabalho: 100% Remoto — modalidade fixa
Duração do projeto: 5 a 11 meses (podendo prorrogado)
Sobre a oportunidade
A Avantti Tecnologia está em busca de um(a) Cientista de Dados Sênior para atuar em um projeto estratégico envolvendo previsão de demanda, séries temporais, forecasting e análise estatística aplicada à tomada de decisão de negócio.
Buscamos uma pessoa com forte capacidade analítica, rigor metodológico e experiência prática em Python, PySpark, AWS e modelos estatísticos, capaz de transformar dados e experimentos em recomendações relevantes para o negócio.
Principais requisitos
Graduação completa em Estatística, Economia, Engenharia, Matemática, Análise de Sistemas ou áreas correlatas;
Experiência sólida com séries temporais e forecasting;
Python avançado;
Experiência com PySpark em ambientes distribuídos, como AWS Glue, EMR ou similares;
Base estatística sólida em:Modelos de regressão;
Sazonalidade;
Reconciliação hierárquica de forecast;
Design experimental;
Holdout;
Validação temporal;
Análises contrafactuais;
Experiência com AWS, especialmente:S3;
Glue;
Step Functions;
Rigor metodológico para desenhar experimentos, isolar variáveis e avaliar quando um resultado é ou não conclusivo;
Comunicação clara para traduzir resultados técnicos em decisões de negócio.
Diferenciais
Experiência com MLflow, incluindo tracking e registro de modelos, ou ferramentas equivalentes de MLOps;
Experiência com Terraform / Infrastructure as Code (IaC);
Experiência no segmento de moda e/ou varejo;
Vivência com hierarquias mercadológicas complexas.
Principais responsabilidades
Evoluir e calibrar modelos de previsão de demanda hierárquica, considerando sazonalidade, níveis de regressão e features relacionadas a calendário, disponibilidade e preço;
Desenhar e conduzir backtests e análises contrafactuais para comparação de políticas de decisão;
Aplicar validação estatística rigorosa antes da implementação de mudanças em produção;
Atuar em pipelines de dados em escala, garantindo reprodutibilidade, qualidade e rastreabilidade dos experimentos;
Trabalhar em parceria com times de Engenharia e MLOps na promoção e gestão dos modelos, incluindo MLflow;
Colaborar com áreas de negócio, como Compras, Pack e Sortimento, garantindo que as previsões apoiem decisões estratégicas;
Documentar decisões, experimentos, aprendizados e resultados de forma estruturada;
Conduzir tecnicamente investigações end-to-end, desde a análise do problema até a recomendação;
Apoiar tecnicamente o desenvolvimento de profissionais mais juniores.
O que buscamos
Um(a) profissional que combine profundidade técnica em Data Science com visão de negócio, autonomia investigativa e capacidade de questionar metodologias e resultados.
É importante ter facilidade para trabalhar com problemas complexos, transformar hipóteses em experimentos estruturados e comunicar conclusões técnicas de forma clara para diferentes públicos.