Cientista de Dados Pleno (PL) | Híbrido em Barra Bonita/SP

Sobre a Vaga

Na Amyris, usamos micróbios para transformar açúcares de origem vegetal em moléculas de alto desempenho em escala. Buscamos um(a) Cientista de Dados Pleno para atuar no ciclo completo de projetos, apoiando o processo produtivo e o negócio com soluções analíticas e aplicações digitais.

Responsabilidades

• Planejar, desenvolver e implementar soluções de ciência de dados e aplicações digitais voltadas ao processo produtivo e às necessidades do negócio
• Manter, monitorar e evoluir modelos de machine learning em produção, garantindo operabilidade
• Apoiar a integração de agentes de IA e ferramentas de IA generativa em fluxos analíticos e rotinas do time
• Produzir relatórios técnicos e analíticos com status das atividades, resultados de modelos e insights para apoiar decisões
• Investigar e corrigir problemas em modelos, pipelines de dados e aplicações, aumentando a autonomia conforme a evolução
• Desenvolver entendimento progressivo dos processos da planta de Barra Bonita, reduzindo dependência de suporte de times de processo
• Colaborar com equipes multidisciplinares no levantamento de requisitos e na entrega das soluções
• Contribuir para iniciativas de Excelência Operacional e Melhoria Contínua usando automação e análises baseadas em dados
• Elaborar documentação técnica e instruções de trabalho relacionadas às entregas
• Acompanhar tendências e avanços em ciência de dados, machine learning e inteligência artificial

Requisitos

• Ensino superior completo em áreas como Ciência da Computação, Engenharia Química, Biotecnologia/Bioprocessos, Matemática, Estatística ou correlatas
• Inglês avançado para conversação
• Disponibilidade para atuação em modelo híbrido em Barra Bonita/SP
• Experiência prévia em ambiente industrial e rotinas de produção/fábrica
• Experiência com ciência de dados e analytics, com capacidade de analisar grandes volumes de dados de forma autônoma
• Base sólida em estatística aplicada: distribuições de probabilidade, testes de hipótese, regressão, modelagem preditiva, classificação e experimentação
• Conhecimento prático em machine learning (como clustering, regressão e modelos baseados em árvores), com entendimento de aplicações e limitações
• Familiaridade com IA generativa, incluindo uso de LLMs para suporte a análises e automação
• Domínio de Python para análise de dados e desenvolvimento de modelos (Pandas, Scikit-Learn, Statsmodels)
• Proficiência em SQL para extração, manipulação e análise em bancos relacionais
• Experiência com plataformas de nuvem (ex.: Google Cloud Platform ou similares)
• Conhecimento em dashboards e ferramentas internas; vivência com Power BI, Streamlit, Plotly, Metabase ou similares
• Perfil orientado ao aprendizado contínuo, adaptação e resolução de problemas

Beneficios

• Ambiente inovador e cultura de inclusão
• Atuação em projetos de dados aplicados ao processo produtivo
• Oportunidade de evolução em machine learning e IA generativa