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-1682 · ACESSO PARCIAL
Cientista de Dados
Lojas Renner S.A. · Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil
Esta é 1 de 49.097 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
49.097
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 (49.097 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
Estamos em busca de uma pessoa Cientista de Dados Pleno | Forecast para fazer parte do nosso time e contribuir com o desenvolvimento de soluções inteligentes que apoiem o planejamento e as decisões estratégicas do negócio.
Buscamos alguém que tenha paixão por dados, pensamento analítico e curiosidade para transformar informações em previsões confiáveis, escaláveis e capazes de gerar impacto real.
Nessa posição, você terá a oportunidade de desenvolver, aprimorar e monitorar modelos preditivos, explorando diferentes abordagens de Ciência de Dados e Machine Learning, em parceria com times de tecnologia e áreas de negócio.
No dia a dia, você irá:
- Desenvolver, validar e aprimorar modelos de Forecast, considerando diferentes horizontes de previsão e níveis de granularidade;
- Construir e evoluir pipelines de preparação de dados, treinamento, avaliação e inferência de modelos;
- Analisar tendências, sazonalidades, eventos e fatores externos que influenciam o comportamento dos dados e a precisão das previsões;
- Conduzir análises e experimentos para comparar modelos e identificar as melhores abordagens, considerando métricas técnicas e impacto no negócio;
- Monitorar a performance dos modelos em produção, identificando desvios, vieses e oportunidades de melhoria;
- Investigar inconsistências e propor melhorias na qualidade dos dados, na engenharia de atributos e nos processos de modelagem;
- Atuar em parceria com os times de Engenharia e Tecnologia para garantir a implantação, integração e escalabilidade das soluções;
- Traduzir desafios de negócio em problemas analíticos, apresentando resultados e recomendações de forma clara e objetiva;
- Documentar experimentos, decisões técnicas e critérios de avaliação, contribuindo para a evolução contínua das soluções.
Para essa oportunidade, buscamos pessoas que tenham:
- Formação superior em Ciência da Computação, Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Economia, Engenharia ou áreas correlatas;
- Experiência prática em Ciência de Dados, Machine Learning ou modelagem estatística;
- Domínio de Python e SQL para manipulação, análise e modelagem de dados;
- Experiência no desenvolvimento de modelos de séries temporais, regressão e Forecast;
- Conhecimento de métodos estatísticos e algoritmos de Machine Learning aplicados à previsão;
- Experiência em preparação de dados, engenharia de atributos e validação temporal;
- Familiaridade com métricas de avaliação de previsões, como MAE, RMSE, WAPE, MAPE e Bias;
- Experiência com versionamento de código, rastreabilidade de experimentos e modelos;
- Capacidade de desenvolver soluções organizadas, testáveis e preparadas para ambientes produtivos;
- Facilidade para compreender desafios de negócio e transformá-los em soluções orientadas por dados;
- Boa comunicação, colaboração e autonomia para conduzir análises e propor melhorias.
- Experiência com previsões hierárquicas, reconciliação de previsões e diferentes níveis de granularidade;
- Conhecimento de modelos como ARIMA, ETS, Prophet, algoritmos baseados em árvores e redes neurais aplicadas a séries temporais;
- Experiência com variáveis externas, eventos de calendário e previsão probabilística;
- Familiaridade com Databricks, Apache Spark e plataformas de nuvem;
- Conhecimento de MLflow, Docker, CI/CD e práticas de MLOps;
- Experiência com otimização, simulação ou planejamento de demanda;
- Vivência com monitoramento automatizado, identificação de degradação e retreinamento de modelos.
Valorizamos pessoas que combinam profundidade técnica com visão de negócio, que gostam de investigar problemas, questionar hipóteses e encontrar soluções inovadoras.
Se você acredita no poder dos dados para antecipar cenários, melhorar decisões e transformar resultados, essa oportunidade pode ser para você!
Venha construir o futuro com a gente!
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
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Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
49.097 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.