Cientista de Dados Sênior — Imobiliário

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Truelogic Software

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501 - 1000 funcionários

Fundada em 2004

☁️ SaaS

🤝 B2B

🏢 Corporativo

SaaS • B2B • Enterprise

Truelogic Software é uma empresa de desenvolvimento de software nearshore especializada em serviços de staff augmentation ágil. Focamos em oferecer desenvolvimento de software sob medida terceirizado, com uma equipe de engenheiros altamente qualificados da América Latina. A Truelogic Software faz parceria tanto com startups quanto com empresas da Fortune 500, oferecendo soluções alinhadas aos fusos horários de seus clientes e garantindo resultados de alta qualidade por meio de colaboração e agilidade na resposta. Com presença em mais de 25 países, a Truelogic valoriza o trabalho remoto para uma melhor qualidade de vida, e seus engenheiros têm experiência em diversos setores, entregando uma ampla variedade de projetos bem-sucedidos globalmente.

Descrição

• Construir e implantar modelos preditivos avançados para lead scoring, pareamento de corretores, estimativa de preço e tempo no mercado (time-on-market) e probabilidade de conversão. • Desenvolver pipelines RAG e GraphRAG em nível de produção, construir grafos de conhecimento complexos entre listagens, corretores e clientes, e projetar sistemas de recuperação e rankeamento para dados não estruturados. • Escrever transformações de dados robustas em Databricks (usando SQL e PySpark) e criar consultas SQL de alto desempenho em ClickHouse e PostgreSQL. • Trabalhar em parceria com times de engenharia para levar modelos e saídas de LLM a ambientes de produção, frequentemente utilizando Inngest. • Analisar dados MLS para identificar tendências de mercado acionáveis e alimentar diretamente funcionalidades de produto baseadas em dados. • Projetar e analisar experimentos de produto utilizando PostHog, além de construir dashboards e análises abrangentes no Hex e Metabase. • Atuar como parceiro estratégico traduzindo questões de negócio ambíguas em recomendações claras, acionáveis e embasadas em dados.

🎯 Requisitos

• 5+ anos de experiência em ciência de dados ou machine learning aplicado dentro de uma empresa orientada por produto. • Proficiência excepcional em SQL, com experiência obrigatória em PostgreSQL (experiência com ClickHouse é um diferencial significativo). • Sólida experiência prática em Python, especificamente com bibliotecas como pandas, scikit-learn e statsmodels. • Experiência comprovada na aplicação de conceitos fundamentais de ML, incluindo regressão, classificação, forecasting e clustering, em problemas do mundo real. • Sucesso demonstrado na construção e implantação de workflows RAG ou baseados em LLM em ambiente de produção, além de protótipos simples. • Forte background em desenho, execução e análise estatística de testes A/B. • Experiência prática com plataformas modernas de notebooks ou BI (ex.: Hex, Metabase, Mode) e ferramentas de analytics de produto (ex.: PostHog, Amplitude, Mixpanel). • Habilidades de comunicação excepcionais e capacidade comprovada de explicar conceitos técnicos complexos para stakeholders não técnicos.

🏖️ Benefícios

• Trabalho 100% remoto: aproveite a liberdade de trabalhar de onde rende melhor — basta um laptop e conexão confiável à internet. • Remuneração competitiva em USD: remuneração atraente em dólares, acima do padrão de mercado. • Folgas remuneradas: valorizamos seu bem-estar. Políticas de folgas remuneradas para garantir tempo de descanso e recarga quando necessário. • Autonomia no trabalho: liberdade para gerenciar seu tempo desde que as entregas sejam cumpridas. Foco em resultados, não em horas. • Trabalho com empresas americanas de destaque: desenvolva sua expertise em projetos inovadores e de alto impacto com empresas líderes dos EUA. • Cultura que valoriza você: priorizamos bem-estar e equilíbrio entre vida profissional e pessoal, promovendo atividades de engajamento e times dinâmicos. • Rede diversa e global: conecte-se com mais de 600 profissionais em 25+ países, expandindo sua rede e colaborando com times multiculturais da América Latina. • Time com profissionais experientes: trabalhe ao lado de talentos seniores — todos os membros da equipe são especialistas experientes.