RESUMO DA POSIÇÃO

Localização: São Paulo - Sede

Modalidade: 100% Presencial

Área / BU: IT & Digital

Reporte: Data Science Manager

Alguma pessoa interna mapeada? Não

Propósito da Posição

Entrar na Nestlé significa que você está se juntando à maior empresa de alimentos e bebidas do mundo. Em nosso núcleo, temos um ambiente diverso e inclusivo, com pessoas apaixonadas, movidas pelo propósito de melhorar a qualidade de vida e contribuir para um futuro mais saudável, que procuram a cada dia mais crescer juntas, ter espírito de dono e trabalhar com excelência.

Pensando em uma Nestlé a cada dia mais data-driven, abrimos uma posição para Coordenador de Ciência de Dados em nosso time de excelência em IA. Procuramos uma pessoa com capacidade analítica e raciocínio lógico eficientes para elaboração e resolução de problemas através do uso de dados! A pessoa interessada também precisa de boas habilidades de trabalho colaborativo e em equipe, pois trabalhamos em projetos multidisciplinares. Esta posição realizará o desenvolvimento de produtos de dados focados em dados financeiros, utilizando técnicas de Estatística, Ciência de Dados e Machine Learning, e estará em direto contato com os líderes seniores da área.

O dia a dia...

• Entender problemas de negócio e traduzi-los efetivamente em soluções de ciência de dados;
• Desenvolver, implementar e otimizar modelos de Machine Learning;
• Identificar oportunidades de análises e novas aplicações de modelos estatísticos, assim como oportunidades de melhoria de processos, priorizando as necessidades de negócio;
• Comunicar efetivamente os desenvolvimentos e avanços das entregas dos projetos;
• Contribuir de forma proativa para a sinergia e evolução do time de ciência de dados em geral.
• Contribuir de forma ativa no desenho de soluções e mentoria da equipe de Ciência de Dados.

O que vai contribuir para o seu sucesso?

• Bacharelado em Economia, Ciência da Computação, Engenharias, ou áreas relacionadas;
• Experiência com Análise de Dados, Modelagem Estatística e Machine Learning;
• Conhecimento de práticas de Machine Learning Operations (MLOps);
• Capacidade de formular soluções baseadas em dados de acordo com oportunidades de negócio;
• Habilidades em comunicação verbal, bem como a capacidade de trabalhar de forma eficaz compartilhando proativamente e buscando contextos para colaborar em diferentes times;
• Conhecimentos em Azure, Databricks e linguagens Python e SQL, preferencialmente;
• Bons conhecimentos em Inglês (leitura, escrita e conversação).