Petrus Software

Gerente em Ciência de Dados

Job Location

Nova Lima, Brazil

Job Description

Gerente em Ciência de Dados — Híbrido (Nova Lima/MG) Até R$ 35.000 (a confirmar em avaliação técnica) Estamos buscando um(a) líder técnico(a) de Data Science para comandar projetos de alto impacto — do desenho estatístico ao deploy em produção , combinando modelagem tradicional e GenAI para resolver problemas reais de negócio. Missão do cargo Liderar iniciativas de modelagem (regressões, séries temporais, risco, classificação) com foco em resultado: previsão de demanda, churn, LTV, pricing e afins. Desenhar, validar e colocar em produção modelos preditivos e prescritivos , garantindo reprodutibilidade, performance e governança. Aplicar IA Generativa (LLMs) em casos de atendimento e eficiência operacional: chatbots/assistentes, FAQs dinâmicas, respostas em linguagem natural e automações. Trabalhar com Produto, Engenharia, BI e CX para transformar dados em decisões e valor mensurável . Mentorar cientistas de dados e ML engineers, elevando padrões de qualidade, MLOps e cultura analítica. Stack & práticas Visualização: Power BI / Tableau . Boas práticas: validação cruzada, regularização, controle de viés , métricas estatísticas e de produto. Formação sólida em Estatística, Matemática Aplicada, Computação, Engenharia ou correlatas; Mestrado/Doutorado são diferenciais. Experiência comprovada liderando times técnicos de DS/ML e entregando em produção . Domínio de modelagem estatística aplicada (GLMs, GAMs, hierárquicos, causalidade, survival). Vivência com MLOps e ambientes cloud (Databricks, AWS ou GCP). Visão de produto , foco em impacto de negócio e comunicação clara com públicos técnicos e executivos. O que oferecemos Papel estratégico, autonomia e escopo de ponta a ponta (do experimento ao ROI). Time forte e ambiente colaborativo, com investimento em GenAI e plataformas modernas . Modelo híbrido em Nova Lima/MG . J-18808-Ljbffr

Location: Nova Lima, MINAS GERAIS, BR

Posted Date: 11/3/2025
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November 3, 2025
UID: 5430901138

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