Sênior Data Scientist
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C
CI&TEnergia e supply chain
Listing location: Brazil; Workplace type: RemoteFull-TimeSenior
Salary not disclosed
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Job Details
- Required Skills
- Machine Learning
Requirements
- Ter formação em área quantitativa, como Matemática Aplicada, Estatística, Física, Computação ou Engenharia Industrial.
- Ter prática em programação, manipulação e modelagem de dados.
- Ter prática em otimização matemática e pesquisa operacional, com foco em custos operacionais, planejamento e roteirização de supply chain.
- Saber modelar problemas de supply chain envolvendo restrições de capacidade, gestão de estoques, atendimento à demanda e otimização de rotas.
- Ter prática em análise exploratória de dados (EDA), criação de narrativas baseadas em dados e apresentação de resultados de análises operacionais.
- Saber treinar e avaliar modelos quantitativos.
- Ter visão analítica de negócios para identificar e resolver problemas de logística, planejamento e custos operacionais no setor de energia.
- Como diferencial, ter experiência em engenharia de dados, processamento de grandes volumes de dados, computação em nuvem e visualização de dados.
- Como diferencial, ter prática em modelagem de séries temporais para previsão de demanda e comportamento operacional.
- Como diferencial, ter experiência com dados de sensores industriais e sistemas de supervisão e controle.
- Como diferencial, ter experiência em inferência causal aplicada à análise de causa-raiz de falhas e ineficiências operacionais.
- Como diferencial, ter experiência em projetos de otimização de supply chain, planejamento logístico e gestão de custos operacionais no setor de energia.
Responsibilities
- Identificar oportunidades de redução de custos operacionais ao longo da cadeia de suprimentos.
- Propor soluções baseadas em dados e modelos matemáticos para desafios operacionais.
- Explorar grandes volumes de dados operacionais e apresentar perguntas e insights relevantes para o negócio.
- Propor, implementar e validar modelos de otimização e machine learning.
- Aplicar modelos a planejamento logístico, otimização de rotas de distribuição, gestão de estoques e minimização de custos.
- Criar visualizações para explicar análises e conclusões a públicos não técnicos.
- Contextualizar resultados por meio de data storytelling.
- Conduzir experimentação com foco em gerar valor para o negócio interno e impacto nas operações.
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