[Job - 30377] Senior Data Scientist, Brazil

Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions.

Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy.

Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias.

Importante : se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.

A CI&T é uma empresa global de tecnologia que combina a força disruptiva da Inteligência Artificial com expertise humana para apoiar grandes empresas a navegar mudanças na tecnologia e nos negócios. Buscamos um Cientista de Dados Sênior para integrar nosso time e conduzir iniciativas estratégicas baseadas em dados, experimentação e inteligência artificial generativa.

Esta posição exige profundidade técnica em análise estatística, modelagem de Machine Learning e GenAI/LLM, aliada à capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções de dados acionáveis. O profissional será responsável por estruturar experimentos, desenvolver e escalar modelos, extrair insights de comportamento do usuário a partir de eventos digitais, e comunicar resultados com clareza para diferentes públicos. O candidato ideal combina rigor analítico, autonomia para conduzir projetos end-to-end, e habilidade de colaborar com times multidisciplinares de produto, tecnologia e negócio.

Responsabilidades:

Análise & Experimentação:

Estruturar e conduzir análises exploratórias e estatísticas avançadas para embasar decisões estratégicas de produto e negócio

Projetar e implementar estratégias de experimentação (A/B Testing, testes de hipóteses, design de experimentos) para validar hipóteses e medir o impacto de iniciativas

Aplicar técnicas de inferência causal, modelagem probabilística, análise de tendências, sazonalidade e detecção de anomalias

Machine Learning & GenAI:

Desenvolver, treinar e escalar modelos de Machine Learning em ambientes de produção

Avaliar, integrar e monitorar modelos de LLM (Large Language Models) e GenAI em soluções corporativas

Implementar pipelines de experimentação e versionamento de modelos utilizando plataformas Azure e Databricks

Produto & Métricas:

Traduzir dados de eventos digitais em modelos de comportamento do usuário e métricas de produto acionáveis

Construir frameworks analíticos que suportem a tomada de decisão orientada a dados em diferentes níveis organizacionais

Identificar padrões, oportunidades e riscos a partir da análise de grandes volumes de dados em ambientes corporativos

Colaboração & Comunicação:

Colaborar com equipes multidisciplinares (produto, tecnologia, negócio) na definição e execução de estratégias orientadas a dados

Comunicar resultados e insights de forma clara e objetiva para públicos técnicos e não técnicos, com foco em decisão

Documentar metodologias, suposições e recomendações para garantir reprodutibilidade e transparência analítica

Requisitos:

Experiência sólida comprovada como Cientista de Dados em nível sênior

Domínio avançado de Python e SQL para manipulação, análise e modelagem de dados

Experiência prática em exploração, tratamento e análise de grandes volumes de dados em ambientes corporativos

Conhecimento aprofundado em GenAI e LLM, incluindo avaliação, integração e monitoramento de modelos

Fundamentos avançados em estatística: testes de hipóteses, inferência causal, modelagem probabilística, design de experimentos, A/B Testing, análise de tendências, sazonalidade e detecção de anomalias

Experiência hands-on com plataformas Azure e Databricks para processamento distribuído e experimentação de modelos

Conhecimento de versionamento de código (Git) e boas práticas de desenvolvimento colaborativo

Capacidade analítica apurada e facilidade em traduzir problemas de negócio em soluções de dados acionáveis

Perfil investigativo: formula hipóteses, questiona premissas e valida conclusões com rigor analítico

Autonomia para conduzir análises end-to-end com pouca supervisão e pensamento estratégico aliado à capacidade de síntese executiva

Diferenciais:

Conhecimento em arquitetura orientada a eventos e ferramentas de analytics para captura e processamento de dados comportamentais

Familiaridade com frameworks de métricas de produto (North Star Metrics, AARRR, HEART, etc.)

Experiência com práticas avançadas de prompt engineering e RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Pós-graduação ou especialização em Ciência de Dados ou áreas quantitativas (Estatística, Matemática, Computação, Engenharia)

Experiência prévia em ambientes de produto digital com cultura de experimentação

Certificações em plataformas cloud (Azure, AWS, GCP) ou em Machine Learning

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