[Job-31340] Mid-Level Data Scientist, Brazil

Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions. Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy. Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias. Importante : se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente. Estamos buscando uma pessoa Data Scientist focada em integração e modelagem para construir e evoluir nosso data lake e camadas analíticas. Não é uma posição orientada a “big data”/streaming massivo, e sim a integrações sólidas, pipelines de transformação estáveis e organização de dados de mercado (histórico e distribuição) com boa governança e qualidade. Responsabilidades: - Traduzir dados de eventos digitais (web/app) em modelos de comportamento do usuário; - Desenvolver análises exploratórias e avançadas para identificação de padrões, jornadas e fricções; - Gerar insights acionáveis que influenciem decisões de produto, marketing e experiência do cliente; - Estruturar e conduzir hipóteses analíticas, garantindo sua validação através de testes e experimentação; - Projetar, desenvolver e escalar modelos de Machine Learning e IA, com foco em comportamento e personalização; - Implementar estratégias de experimentação (A/B testing, causal inference, uplift modeling); - Trabalhar em conjunto com squads de produto, engenharia e analytics para garantir a correta instrumentação e qualidade dos dados; - Evoluir frameworks e metodologias de mensuração de comportamento e impacto de iniciativas; - Apoiar a democratização de dados, garantindo clareza e entendimento dos insights gerados. Requisitos para este desafio: - Experiência como Cientista de Dados; - Domínio de análise de dados comportamentais digitais (eventos de front-end, tracking, jornada do usuário); - Experiência com SQL (otimização de queries, modelagem relacional e analítica); - Experiência prática com Snowflake (warehousing, roles, tasks, performance, custos) e dbt (models, tests, sources, exposures); - Experiência construindo pipelines de dados em Airflow (DAGs, sensores, retries, SLA) e AWS Lambda; - Conhecimento de Postgres (ingestão, replicação/CDC básica ou manutenção, rotinas); - Vivência com Python para dados (Pandas) e desenvolvimento de APIs com FastAPI; - Prática em ELT/ETL orientado a batches, versionamento em Git e CI/CD (deploy seguro de pipelines/modelos dbt); - Noções de segurança e governança de dados (controle de acesso, linhagem, documentação, dados sensíveis). Diferenciais: - Data platform: Snowflake, dbt; - Orquestração e Cloud: Airflow (AWS), AWS Lambda, EKS (quando aplicável); - Linguagens e libs: Python, Pandas, FastAPI; - Bancos: Postgres, Snowflake; - Dev: Git, CI/CD (GitHub Actions/GitLab CI/CodeBuild), IaC (CloudFormation/Terraform é plus); - Observabilidade: CloudWatch, (Grafana/Prometheus como plus). #LI-CB4