Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-0321 · ACESSO PARCIAL
Cientista de Dados Sênior (Híbrido)
CRMBonus · São Paulo, SP
Esta é 1 de 72.712 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada mês passado
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
72.712
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (72.712 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
Para nós do time de Dados da CRMbonus, senioridade não significa apenas maior domínio técnico. Esperamos alguém que tenha autonomia para receber um problema de negócio ainda pouco estruturado, ajudar a formular as perguntas corretas, definir a abordagem analítica, desenvolver a solução e conduzir a discussão dos resultados com os stakeholders.
O sucesso nessa posição não será medido apenas pela performance dos modelos, mas pela capacidade de transformar Data Science em decisões melhores e resultados concretos para o negócio.
Estamos em busca de um(a) novo(a) piloto para compor nosso time!
Buscamos uma pessoa Cientista de Dados Sênior para transformar dados em soluções que apoiem decisões. Essa pessoa terá papel importante no desenvolvimento de modelos preditivos e soluções de Machine Learning, atuando desde a compreensão do problema de negócio e exploração dos dados até a construção, validação, implementação e acompanhamento dos modelos em produção.
Mais do que desenvolver bons modelos, buscamos alguém capaz de entender o contexto por trás dos dados, questionar, propor soluções e comunicar resultados de forma clara para diferentes públicos!
Como você vai pilotar com a gente:
- Traduzir problemas e oportunidades de negócio em problemas analíticos e soluções de Data Science.
- Desenvolver, testar e evoluir modelos preditivos e de Machine Learning.
- Realizar análises exploratórias, feature engineering, seleção de variáveis e experimentação de diferentes abordagens de modelagem.
- Definir métricas adequadas para avaliação dos modelos, considerando tanto performance técnica quanto impacto para o negócio.
- Trabalhar com grandes volumes de dados utilizando Databricks, Spark e SQL.
- Estruturar experimentos e análises para validar hipóteses e mensurar resultados.
- Acompanhar a performance dos modelos após sua implementação, identificando oportunidades de melhoria e necessidade de retreinamento.
- Trabalhar em parceria com Engenharia de Dados, Analytics, Produto, Tecnologia e áreas de negócio.
- Apresentar análises, resultados e recomendações de maneira simples e objetiva, inclusive para públicos não técnicos.
- Participar das discussões com as áreas desde a definição do problema, evitando uma atuação restrita ao recebimento e execução de demandas.
- Contribuir para boas práticas de desenvolvimento, documentação, versionamento, reprodutibilidade e governança dos modelos.
- Apoiar tecnicamente outros profissionais do time, compartilhando conhecimento e elevando a maturidade de Data Science da área.
- Experiência sólida com Data Science e Machine Learning, especialmente na construção de modelos preditivos.
- Domínio de Python e SQL.
- Experiência com bibliotecas e frameworks de Machine Learning, como scikit-learn, XGBoost, LightGBM ou similares.
- Experiência com preparação de dados, feature engineering, treinamento, validação e avaliação de modelos.
- Conhecimento sólido de estatística aplicada e métricas de avaliação de modelos.
- Experiência trabalhando com grandes volumes de dados.
- Experiência com Databricks e Apache Spark/PySpark.
- Conhecimento de práticas de MLOps e ciclo de vida de modelos, incluindo versionamento, deploy e monitoramento.
- Capacidade de estruturar experimentos e avaliar o impacto das soluções desenvolvidas.
- Capacidade de conversar com áreas não técnicas, entender suas dores e transformar questões de negócio em problemas analíticos bem definidos. Deve conseguir explicar análises e modelos complexos de maneira simples, objetiva e orientada à decisão.
- Conforto para trabalhar em um ambiente dinâmico, lidar com ambiguidades, mudanças de prioridade, hipóteses que não se confirmam e problemas que exigem investigação e diferentes tentativas até chegar a uma solução.
- Não apenas executar uma demanda, mas questionar premissas, investigar os dados e buscar entender o problema antes de propor uma solução.
- Postura colaborativa, disposição para construir soluções em conjunto e capacidade de trabalhar de forma integrada com Data Science, Analytics, Engenharia de Dados, Produto, Tecnologia e áreas de negócio.
- Experiência com arquitetura Lakehouse e Delta Lake.
- Experiência com modelos de propensão, recomendação, segmentação, churn, previsão ou otimização.
- Conhecimento de experimentação, testes A/B e inferência causal.
- Experiência com ambientes de varejo, CRM, fidelização, marketing ou comportamento de consumidores.
- Experiência colocando modelos em produção e acompanhando seu impacto ao longo do tempo.
- Conhecimento de aplicações de IA Generativa e LLMs.
- Ambiente colaborativo e de alta performance;
- Liberdade para criar e testar;
- Time apaixonado por tecnologia e desafios;
- Crescimento na velocidade máxima.
- Assistência médica (com coparticipação) Porto Seguro - Prata ou Unimed (para colaboradores região do interior de SP);
- Assistência odontológica Porto Seguro;
- Vale-refeição ou alimentação (R$1.100,00);
- Auxílio Mobilidade;
- Parceria com TotalPass;
- Seguro de vida;
- Day off no aniversário
- Conexa (Psicologia viva);
- Auxílio creche (para filhos com até 5 anos e 11 meses de idade);
- Bônus alinhado às metas da companhia;
- Vale Bônus de R$250,00 todo mês em nosso app.
- Escritório moderno que estimula a criatividade e produtividade com ambientes para lanches, salas de jogos, mesas de bilhar, puffs para relaxar, mercadinho e outras coisas.
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
72.712 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.