Olá, somos a Cruzeiro do Sul Educacional! ⭐ Nós acreditamos no poder de transformação de vidas por meio da educação de qualidade e excelência! Aqui, nós buscamos conectar diferentes pessoas para que possam construir um mundo melhor a partir da educação, com muito trabalho, respeito e dedicação, proporcionando a melhor experiência e apoiando a jornada do conhecimento de mais de 500 mil alunos. A Cruzeiro do Sul Educacional S/A é um dos maiores e mais representativos grupos de educação do país, tendo instituições de ensino academicamente relevantes e marcas reconhecidas em suas respectivas regiões, das suas escolas de ensino básico às instituições de ensino superior. Docentes e colaboradores de diversas áreas trabalham em sintonia para garantir essa construção diária. E estamos sempre em busca de novas pessoas para colaborar com esse objetivo, sejam profissionais que procuram por uma primeira oportunidade no mercado de trabalho, até os mais experientes. Você se identifica e acredita nesse propósito e quer trabalhar em uma de nossas marcas? Venha fazer parte do nosso time! Estamos de braços abertos para recebê-lo(a). Para se candidatar a uma de nossas vagas, é importante manter todos os seus dados atualizados e completos. Fique à vontade para se cadastrar em todas as vagas disponíveis do seu interesse, apenas recomendamos que você finalize um processo antes de iniciar um novo.
Responsabilidades e atribuições
Sobre a vaga
Buscamos uma pessoa Cientista de Dados Nível 3 para desenvolver modelos
estatísticos, preditivos e de recomendação que apoiem decisões acadêmicas e de
negócio, como permanência de alunos, personalização de trilhas, collection
score, lead score e eficiência operacional. A pessoa atuará com autonomia na
condução de projetos de ponta a ponta, em parceria com a liderança técnica de
ML e com as áreas de negócio.
Responsabilidades
Investigar problemas de negócio e transformá-los em
hipóteses testáveis, com desenho experimental e métricas claras de
sucesso.
Conduzir análises estatísticas e testes de
hipóteses, escolhendo entre abordagens paramétricas e não paramétricas de
acordo com as características dos dados.
Desenvolver, treinar e avaliar modelos
supervisionados e não supervisionados, incluindo fine-tuning de modelos
pré-treinados e uso de AutoML para acelerar a experimentação.
Construir redes neurais com Keras para problemas de
classificação, regressão, séries temporais e representação (embeddings).
Projetar e evoluir sistemas de recomendação
utilizando redes neurais, Multi-Armed Bandits (MAB) e métodos bayesianos
com Markov Chain Monte Carlo (MCMC), equilibrando exploração e
aproveitamento em cenários reais.
Planejar e analisar testes A/B e experimentos
online, comunicando resultados com rigor estatístico.
Colaborar com engenharia de ML e MLOps no deploy,
monitoramento, detecção de drift e retreino dos modelos.
Aplicar práticas de desenvolvimento assistido por
IA adotadas pelo time, como Spec-Driven Development (SDD), revisão crítica
de código gerado por IA e cumprimento dos critérios de aceite antes do
merge.
Garantir qualidade, explicabilidade, ausência de
vieses e conformidade com a LGPD, com as diretrizes do CNE e com o
Referencial do MEC para uso de IA na educação.
Apoiar o desenvolvimento de pessoas menos
experientes por meio de revisões técnicas e compartilhamento de
conhecimento.
Comunicar resultados, premissas e limitações dos
modelos a públicos técnicos e não técnicos.
Requisitos obrigatórios
Mais de 3 anos de experiência em ciência de dados,
com modelos entregues em produção ou com impacto mensurável no negócio.
Sólida base de estatística: inferência, testes de
hipóteses paramétricos e não paramétricos, intervalos de confiança e
desenho de experimentos.
Experiência com modelos supervisionados e não
supervisionados, incluindo validação, seleção de métricas, tuning de
hiperparâmetros e AutoML.
Experiência prática com redes neurais em Keras e
familiaridade com fine-tuning de modelos pré-treinados.
Experiência com sistemas de recomendação, incluindo
abordagens com redes neurais e Multi-Armed Bandits.
Conhecimento de métodos bayesianos e MCMC (por
exemplo, com PyMC).
Domínio de Python e SQL, e de bibliotecas atuais
como pandas, scikit-learn e Keras.
Experiência com versionamento de código (Git) e
noções de MLOps, como rastreamento de experimentos com MLflow ou similar.
Experiência com nuvem (Azure, AWS ou GCP).
Boa comunicação e capacidade de traduzir análises
em recomendações de negócio.
Diferenciais
- Experiência em educação, EdTech ou dados
- acadêmicos.
- Experiência com séries temporais, NLP ou modelos de
- linguagem.
- Experiência com Vertex AI ou plataformas
- equivalentes de ML gerenciado.
- Conhecimento de processamento distribuído (Spark) e
- de bancos de dados analíticos.
- Experiência com inferência causal e uplift
- modeling.
- Mestrado ou doutorado em Estatística, Ciência da
- Computação, Matemática ou área correlata.
Requisitos e qualificações
Escolaridade: Superior Completo
Informações adicionais
Horário de trabalho:09h às 19h (Seg à Sex) 220h
