Cientista de Dados – Manutenção Preditiva

🔥 2 horas atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 15%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.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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TRACTIAN

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501 - 1000 funcionários

Fundada em 2019

🏭 Manufatura

🔧 Hardware

🤖 Inteligência Artificial

🔥 Investimento no último ano

💰 DEBT em 2026-07

Manufacturing • Hardware • Artificial Intelligence

A TRACTIAN fornece hardware e software com tecnologia de IA para monitoramento multimodal da saúde de ativos e manutenção preditiva. A empresa combina sensores plug-and-play de vibração e elétricos com analytics na nuvem e diagnósticos de falhas baseados em IA para oferecer monitoramento em tempo real, prevenção de paradas, visibilidade unificada da saúde dos ativos e integrações com CMMS e ordens de serviço para operações com uso intensivo de ativos. A TRACTIAN atende empresas de manufatura, data centers, óleo e gás, mineração, órgãos governamentais e outras instalações industriais, ajudando a escalar programas de confiabilidade e reduzir riscos operacionais. Recentemente, a empresa alcançou uma avaliação divulgada de US$ 1,4 bilhão após uma rodada Series D de US$ 130 milhões.

Descrição

• Desenvolver modelos de ML para séries temporais voltados à detecção de anomalias, previsão, modelagem comportamental e monitoramento de condições, utilizando dados de sensores industriais em larga escala. • Transformar modelos experimentais em sistemas de produção confiáveis, sustentáveis e escaláveis. • Projetar métricas, diagnósticos e mecanismos de monitoramento para qualidade dos dados, distribuições de features, pontuações de anomalia, estabilidade das previsões, drift de modelo e desempenho. • Investigar estratégias de modelagem que equilibrem desempenho preditivo, generalização, adaptabilidade, interpretabilidade e custos de manutenção. • Desenvolver técnicas de extração de features, processamento de sinais e aprendizado de representações para dados de sensores industriais. • Formular hipóteses, projetar experimentos controlados, comparar abordagens e avaliar modelos utilizando validação temporal e cenários realistas de implantação. • Aprimorar o processamento de dados, o cálculo de features, o serving de modelos e os fluxos de inferência para aplicações de alto throughput e baixa latência. • Avaliar métodos de ponta e transformar técnicas promissoras em soluções prontas para produção. • Colaborar com engenheiros de software, equipes de produto e especialistas de laboratório para validar modelos, investigar falhas e aprimorar produtos de manutenção preditiva.

🎯 Requisitos

• Forte formação em machine learning, com experiência prática no desenvolvimento de modelos para dados de séries temporais, detecção de anomalias, forecasting ou problemas relacionados de modelagem sequencial. • Domínio de Python e de bibliotecas comuns de ML e processamento de dados, como NumPy, pandas, scikit-learn, PyTorch ou frameworks equivalentes. • Experiência em levar modelos de machine learning da experimentação à produção, incluindo organização de código, testes, otimização de desempenho e integração com pipelines de dados ou inferência. • Sólido conhecimento dos fundamentos de séries temporais, incluindo dependências temporais, não estacionariedade, sazonalidade, ruído e estratégias apropriadas de validação. • Conhecimento sobre data drift e degradação de modelos em produção, incluindo técnicas para monitorar mudanças de distribuição, avaliar a estabilidade dos modelos e identificar quando atualizações são necessárias. • Fortes habilidades de engenharia de software, incluindo a escrita de código modular, testável e sustentável, além do design de soluções capazes de operar de forma confiável em escala. • Experiência no planejamento de experimentos e benchmarking de modelos utilizando métricas, baselines e metodologias de validação adequadas. • Capacidade de analisar dados complexos, ruidosos e de alta dimensionalidade, transformando descobertas empíricas em decisões técnicas consistentes. • Proficiência em inglês e português.

🏖️ Benefícios

• Remuneração competitiva • 30 dias de férias remuneradas por ano • Auxílio para educação e cursos • Ganhe uma viagem para qualquer lugar do mundo a cada 4 anos • R$ 1.035 por mês de vale-alimentação • Plano de saúde com cobertura nacional e sem coparticipação • Seguro odontológico: ajudamos você com tratamentos odontológicos para proporcionar melhor qualidade de vida. • Wellhub: acesso a uma ampla variedade de academias e programas de treinamento.

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