Cientista de Dados Sr

🕒 Agosto 13

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 31%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Addvisor Group

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2004

💼 Consultoria

📣 Marketing

☁️ SaaS

Consulting • Marketing • SaaS

A Addvisor Group é uma empresa brasileira de software empresarial e consultoria que fornece soluções de automação fiscal e de processos empresariais para médias e grandes empresas. Seu produto principal, AddTax (e SmartDocx), é uma plataforma SaaS que automatiza a captura, orquestração e conformidade de documentos fiscais (NF-e, NFS-e, CT-e, MDF-e, etc. ), integra-se nativamente com SAP (ECC e S/4HANA) e via APIs com outros ERPs, e oferece suporte à conformidade fiscal em milhares de municípios brasileiros e diversos países. A Addvisor também oferece serviços de implementação e consultoria, incluindo seleção de ERP e implementações SAP, focados na redução de custos operacionais, multas e na melhoria da eficiência financeira e fiscal.

Descrição

• Desenvolver e aplicar projetos de Ciência de Dados voltados ao negócio • Trabalhar com previsão e nível de serviço • Construir e manter pipelines de dados em larga escala • Otimizar performance de código e desenvolver algoritmos de alocação/otimização • Desenvolver simulações de estoque multi-elo • Criar soluções com Streamlit/Plotly e apoiar infraestrutura, Terraform e CI/CD • Liderar tecnicamente projetos ou orientar outros cientistas de dados

🎯 Requisitos

• Graduação em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia, Economia ou áreas correlatas • Experiência sólida em Ciência de Dados, com projetos aplicados a negócio • Python avançado, incluindo NumPy e Pandas; Polars como diferencial • Conhecimento de estatística/probabilidade aplicada a previsão e nível de serviço • Experiência com PySpark e pipelines de dados em larga escala • Experiência com AWS, incluindo Glue e S3 • Experiência com otimização de performance em Python, incluindo Numba JIT, e algoritmos de alocação/otimização • Experiência com simulação de estoque multi-elo • Conhecimento de Streamlit/Plotly, Terraform e CI/CD • Vivência com AWS Step Functions • Experiência liderando tecnicamente projetos ou orientando outros cientistas de dados