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-9442 · ACESSO PARCIAL
Cientista de Dados (Projeto Comercial)
Profectum · Fortaleza, CE
Esta é 1 de 48.713 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
48.713
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 (48.713 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
Nível: Analista
Cursos de: Ciência de Dados
Escolaridade: Pós graduação - Ciência de Dados - Cursando
Jornada de trabalho: Segunda à Sexta de 8h às 17h
Benefícios: Auxílio educação de 50,00%, Auxílio para Saúde Mental de 50,00%, Treinamentos e workshops (internos e externos)
Responsabilidades Da Posição
Cientista de Dados Sênior (Projeto Comercial)
Sobre o Desafio: Buscamos um perfil analítico para liderar o desenvolvimento de produtos de dados ponta a ponta no setor B2B de alimentos. Você será responsável por transformar desafios de negócio (Elasticidade de Preço, Recomendação e Churn) em modelos de Machine Learning escaláveis e produtizados.
Responsabilidades e Atribuições
- Liderança Técnica: Comandar o ciclo de vida de produtos de dados, desde o refinamento de viabilidade com o time Comercial até a implementação final.
- Modelagem Avançada: Desenvolver e otimizar modelos de recomendação de SKUs, classificação de clientes e modelos de regressão para simulações de elasticidade de preço.
- MLOps e Implementação: Desenvolver, manter e monitorar modelos em produção, colaborando com Engenheiros de ML na construção de pipelines robustos.
- Exploração e Qualidade: Realizar análise exploratória (EDA) profunda e garantir a homologação dos dados corporativos antes da fase de treinamento.
- Cultura de Testes: Implementar metodologias de mensuração de impacto, como Testes A/B e Grupos de Controle, para validar as estratégias de CRM.
- Disseminação Técnica: Co-construir guildas de Ciência de Dados para elevar o nível técnico da equipe e compartilhar boas práticas.
Requisitos obrigatórios para a posição:
- Formação: Superior completo em áreas de Exatas (Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou correlatos).
- Experiência: Sólida trajetória na implementação de modelos de ML (Clusterização, Regressão e Classificação) com foco em resultados de negócio.
- Mentalidade: Visão analítica apurada, foco em resolução de problemas e excelente capacidade de comunicação com stakeholders não técnicos.
- SQL Avançado: Domínio de ambientes Cloud (Window Functions, Procedures e Otimização de Queries).
- Python para Data Science: Experiência com ecossistema Scikit-learn, Pandas, NumPy e bibliotecas de visualização.
- Versionamento: Controle de versão com Git.
- Metodologia: Conhecimento prático de processos estruturados (ex: CRISP-DM).
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
48.713 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.