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-0218 · ACESSO PARCIAL
CIENTISTA DE DADOS PLENO II
WPP Enterprise Solutions · São Paulo, SP
Esta é 1 de 74.129 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 semana passada
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
74.129
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 (74.129 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
WPP Enterprise Solutions designs, builds, and operates the growth systems that competitive businesses rely on. In a world where Al is reshaping how companies drive growth, we lead clients in business transformation and marketing modernization, connecting strategy directly to execution. Our 12,000 experts in engineering and platforms, commerce, consulting, content transformation, CRM, and CX work within a unified global operating unit across 40+ markets. WPP Enterprise Solutions works alongside best-in-class partners including Adobe, AWS, Braze, Google, Microsoft, Salesforce, and Shopify, as well as innovators in AI, to deliver growth solutions tailored to the needs of our clients’ businesses. VML, part of WPP, supports WPP Enterprise Solutions by helping brands activate transformation through creativity and experience.
Estamos buscando uma pessoa Cientista de Dados para atuar na transformação de dados em insights e soluções que apoiem decisões estratégicas e gerem impacto para o negócio.
Essa pessoa será responsável por explorar e analisar grandes volumes de dados, desenvolver modelos estatísticos e de machine learning, identificar padrões e oportunidades e trabalhar em parceria com diferentes áreas da empresa.
Principais responsabilidades
- Explorar, tratar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
- Desenvolver análises estatísticas e modelos preditivos para apoiar decisões de negócio.
- Construir, avaliar e aprimorar modelos de Machine Learning.
- Definir métricas e acompanhar a performance dos modelos desenvolvidos.
- Identificar padrões, tendências, correlações e oportunidades nos dados.
- Transformar problemas de negócio em problemas analíticos e propor soluções orientadas por dados.
- Criar dashboards, relatórios e apresentações para comunicar resultados de forma clara para diferentes públicos.
- Trabalhar em conjunto com times de Engenharia de Dados, Produto, Tecnologia, BI e áreas de negócio.
- Realizar experimentos e testes de hipóteses, incluindo testes A/B quando aplicável.
- Documentar análises, metodologias, modelos e resultados.
- Acompanhar a evolução de técnicas, ferramentas e boas práticas de Data Science e Inteligência Artificial.
- Contribuir para a evolução da cultura data-driven da organização.
- Formação superior em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação, Engenharia ou áreas correlatas.
- Experiência com análise e tratamento de dados.
- Domínio de Python e bibliotecas como Pandas, NumPy e Scikit-learn.
- Conhecimento de SQL.
- Conhecimentos de estatística e probabilidade.
- Experiência com técnicas de Machine Learning supervisionado e/ou não supervisionado.
- Capacidade de interpretar resultados e traduzi-los em recomendações de negócio.
- Conhecimento de ferramentas de visualização de dados, como Power BI, Tableau, Looker ou similares.
- Boa capacidade de comunicação e apresentação de resultados.
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Já tem vaga esperando
74.129 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.