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RESUMO DA POSIÇÃO Localização : São Paulo - Sede Modalidade: Remoto Área / BU: IT & Digital Reporte: Data Science Manager Alguma pessoa interna mapeada? Não Propósito da Posição Entrar na Nestlé significa que você está se juntando à maior empresa de alimentos e bebidas do mundo. Em nosso núcleo, temos um ambiente diverso e inclusivo, com pessoas apaixonadas, movidas pelo propósito de melhorar a qualidade de vida e contribuir para um futuro mais saudável, que procuram a cada dia mais crescer juntas, ter espírito de dono e trabalhar com excelência. Pensando em uma Nestlé a cada dia mais data-driven, abrimos uma posição para Cientista de dados sênior em nosso time de excelência em IA. Procuramos uma pessoa com capacidade analítica e raciocínio lógico eficientes para elaboração e resolução de problemas através do uso de dados! A pessoa interessada também precisa de boas habilidades de trabalho colaborativo e em equipe, pois trabalhamos em projetos multidisciplinares. Esta posição realizará o desenvolvimento de produtos de dados focados em dados financeiros, utilizando técnicas de Estatística, Ciência de Dados e Machine Learning, e estará em direto contato com os líderes seniores da área. O dia a dia... •Entender problemas de negócio e traduzi-los efetivamente em soluções de ciência de dados; •Desenvolver, implementar e otimizar modelos de Machine Learning; •Identificar oportunidades de análises e novas aplicações de modelos estatísticos, assim como oportunidades de melhoria de processos, priorizando as necessidades de negócio; •Comunicar efetivamente os desenvolvimentos e avanços das entregas dos projetos; •Contribuir de forma proativa para a sinergia e evolução do time de ciência de dados em geral. •Contribuir de forma ativa no desenho de soluções e mentoria da equipe de Ciência de Dados. O que vai contribuir para o seu sucesso? •Bacharelado em Economia, Ciência da Computação, Engenharias, ou áreas relacionadas - obrigatório; •Experiência com Análise de Dados, Modelagem Estatística e Machine Learning – obrigatório •Conhecimento de práticas de Machine Learning Operations (MLOps) – obrigatório ; •Capacidade de formular soluções baseadas em dados de acordo com oportunidades de negócio; •Habilidades em comunicação verbal, bem como a capacidade de trabalhar de forma eficaz compartilhando proativamente e buscando contextos para colaborar em diferentes times; •Conhecimentos em Azure, Databricks e linguagens Python e SQL, preferencialmente; •Bons conhecimentos em Inglês (leitura, escrita e conversação) – diferencial;