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[Job-31911] Sênior Data Scientist, Brazil
Brazil
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- Role family
- Data & ML
- Seniority
- Mid level
- Country
- BR
- Work mode
- Remote-friendly
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- 29 Sept 2026
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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.
No contexto da transformação digital do setor de energia, buscamos uma pessoa Cientista de Dados com perfil quantitativo e analítico, com formação em áreas como Matemática Aplicada, Estatística, Física, Computação ou Engenharia Industrial, para resolver grandes desafios relacionados à otimização da cadeia de suprimentos. A pessoa selecionada aplicará o método científico para modelar, testar e validar soluções que gerem impacto direto na redução de custos operacionais, no planejamento logístico e na otimização de rotas ao longo da cadeia de suprimentos.
- Sua missão:
- - Identificar oportunidades de redução de custos operacionais e propor soluções baseadas em dados e modelos matemáticos ao longo da cadeia de suprimentos;
- - Explorar grandes volumes de dados operacionais sem um problema específico definido, a fim de apresentar as perguntas certas e fornecer insights relevantes para o negócio;
- - Propor, implementar e validar modelos de otimização e machine learning para fins como planejamento logístico, otimização de rotas de distribuição, gestão de estoques e minimização de custos operacionais;
- - Criar visualizações de dados para explicar suas análises e conclusões para uma audiência não-técnica, assim como contextualizar a narrativa (data storytelling);
- - Focar em experimentação e em gerar valor para o negócio interno;
- Buscar gerar impacto direto nas operações através da utilização de dados e modelos quantitativos;
Você precisa ter prática com:
- - Programação, manipulação e modelagem de dados;
- - Otimização Matemática e Pesquisa Operacional, com foco em problemas de custos operacionais, planejamento e roteirização em supply chain;
- - Modelagem de problemas de Supply Chain: restrições de capacidade, gestão de estoques, atendimento à demanda e otimização de rotas;
- - Análise Exploratória de Dados (EDA): criar narrativas baseadas em dados para apresentar resultados de análises operacionais e treinar e avaliar modelos quantitativos;
- - Negócios e visão analítica para identificar e resolver problemas de logística, planejamento e custos operacionais no setor de energia;
- - Engenharia de dados, processamento de grandes volumes de dados, computação em nuvem e visualização de dados (diferencial);
- - Modelagem de Séries Temporais para previsão de demanda e comportamento operacional (diferencial);
- - Leitura, tratamento e modelagem de dados de sensores industriais e sistemas de supervisão e controle (diferencial);
- - Causal Inference aplicada à análise de causa-raiz de falhas e ineficiências operacionais (diferencial);
Projetos relacionados a otimização de supply chain, planejamento logístico e gestão de custos operacionais no setor de energia (diferencial).
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