Lead Data Scientist (Foco em Sust)

Vaga não está no LinkedIn

🔥 1 hora atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 25%

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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Nestle

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5001 - 10000 funcionários

🍽️ Alimentos e Bebidas

🏭 Manufatura

📦 Logística

Food & Beverage • Manufacturing • Logistics

A Nestlé é uma multinacional suíça de alimentos e bebidas que produz e comercializa uma ampla gama de alimentos e bebidas embalados, incluindo café, água engarrafada, produtos lácteos, nutrição infantil, confeitaria, alimentos congelados e marcas de cuidados com animais de estimação. A empresa vende seus produtos globalmente através de canais de varejo e serviços de alimentação, opera extensas operações de fabricação e cadeia de suprimentos, e foca em iniciativas de nutrição, saúde e bem-estar.

Descrição

• Liderar tecnicamente a sustentação, evolução e confiabilidade dos produtos de Ciência de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial da Nestlé Brasil. • Garantir disponibilidade, desempenho, escalabilidade, segurança e continuidade operacional dos modelos, pipelines de Machine Learning e aplicações analíticas em produção. • Responsabilizar-se pela operação e sustentação do portfólio de modelos analíticos e de IA, assegurando SLAs, resolução de incidentes e evolução contínua. • Liderar tecnicamente times de sustentação e evolução de produtos de dados e IA, definindo prioridades, direcionamento técnico e padrões de qualidade. • Atuar como referência técnica para equipes de Data Science, Machine Learning Engineering e MLOps. • Estabelecer e evoluir monitoramento e observabilidade para dados, modelos, pipelines e serviços de inferência. • Garantir qualidade, relevância e performance dos modelos por meio de monitoramento, validação, retraining e governança do ciclo de vida. • Conduzir priorização e negociação de demandas, alinhando expectativas, riscos, prazos e valor das soluções. • Conectar áreas de negócio, fornecedores e times técnicos, promovendo alinhamento e tomada de decisão baseada em dados. • Contribuir para evolução tecnológica, otimização, eficiência operacional, escalabilidade e racionalização de custos dos ambientes de IA. • Promover desenvolvimento técnico, colaboração, compartilhamento de conhecimento e excelência operacional entre equipes internas e parceiros.

🎯 Requisitos

• Graduação em áreas relacionadas à Tecnologia, Engenharia, Matemática, Estatística ou correlatas. • Experiência em liderança técnica ou gestão de equipes de Ciência de Dados, Machine Learning Engineering, Inteligência Artificial ou áreas correlatas, garantindo qualidade técnica, cumprimento de SLAs e entrega de resultados. • Experiência na sustentação, operação e evolução de modelos de Machine Learning, produtos de IA e aplicações analíticas em ambientes corporativos. • Experiência em Machine Learning Engineering, MLOps e governança do ciclo de vida de modelos em produção (versionamento, CI/CD, monitoramento de modelos, retraining). • Experiência com monitoramento, observabilidade, confiabilidade operacional e gestão de incidentes em soluções de IA e Machine Learning. • Experiência com Python, SQL e ecossistemas modernos de Ciência de Dados e Machine Learning. • Experiência em plataformas de Analytics e IA, como Databricks, Snowflake ou tecnologias equivalentes. • Capacidade de traduzir necessidades de negócio em direcionamentos técnicos e conduzir discussões com diferentes níveis de stakeholders. • Forte capacidade de comunicação, influência e negociação junto a públicos técnicos, áreas de negócio, parceiros externos e executivos. • Experiência na gestão de prioridades concorrentes e coordenação de iniciativas entre múltiplos times e fornecedores. • Experiência em colaboração com times de Engenharia de Dados, Arquitetura, Governança, Segurança e Produtos de Dados. • Inglês avançado ou fluente.