Role overview
Procuramos um(a) Data Scientist Mid para integrar um novo Tech Hub internacional em crescimento em Lisboa, numa oportunidade desafiante e com forte componente analítica, focada no desenvolvimento de soluções data-driven com impacto real no negócio.
Esta função oferece a possibilidade de trabalhar em proximidade com diferentes equipas, desenvolvendo modelos analíticos e de machine learning que geram valor mensurável e suportam a tomada de decisão.
Responsabilidades:
Desenvolver soluções analíticas e modelos de machine learning com aplicação prática ao negócio;
Realizar Exploratory Data Analysis (EDA) e preparação/engenharia de features;
Construir, treinar, validar e otimizar modelos supervisionados e não supervisionados;
Assegurar a avaliação adequada dos modelos, incluindo métricas, validação cruzada e controlo de overfitting;
Trabalhar com dados através de Python e SQL, garantindo qualidade e fiabilidade das análises realizadas;
Criar visualizações claras e eficazes para comunicar insights a equipas técnicas e não técnicas;
Colaborar com diferentes equipas de dados, promovendo integração, alinhamento e consistência de abordagem;
Participar no ciclo de vida dos modelos, com sensibilidade para princípios de MLOps, versionamento e deployment;
Utilizar ferramentas de experimentação e monitorização de modelos em contexto de data science;
Garantir uma abordagem estruturada, orientada a valor e focada na qualidade das soluções entregues.
Requisitos:
Licenciatura em Matemática, Computer Science, Machine Learning ou área similar;
Entre 3 a 5 anos de experiência profissional em funções de Data Science, com desenvolvimento e deployment de modelos em ambiente produtivo;
Conhecimentos sólidos de Python, nomeadamente com NumPy, pandas, scikit-learn e bases de PyTorch e/ou TensorFlow;
Experiência em EDA, feature engineering e preparação de dados;
Base sólida em estatística e probabilidade, incluindo hypothesis testing, inferência e distribuições;
Experiência comprovada na construção e avaliação de modelos de machine learning supervisionados e não supervisionados;
Conhecimentos de estratégias de validação e avaliação de modelos, como cross-validation, métricas e prevenção de overfitting;
Experiência com ferramentas de experimentação em ML, como MLflow, Weights & Biases ou Databricks ML;
Bons conhecimentos de SQL para análise e exploração de dados;
Experiência em data visualization com Matplotlib, Seaborn, Plotly e/ou ferramentas de BI como Power BI ou Tableau;
Conhecimentos de fundamentos de MLOps, incluindo model registry, versioning e deployment lifecycle;
Familiaridade com plataformas cloud de machine learning, como Azure ML, AWS SageMaker ou GCP Vertex AI;
Nível de inglês mínimo B2;
Forte capacidade analítica e de resolução de problemas;
Capacidade para comunicar insights técnicos de forma clara a diferentes stakeholders;
Espírito colaborativo e facilidade em trabalhar com múltiplas equipas;
Abordagem estruturada, pragmática e orientada a valor;
Adaptabilidade a diferentes contextos, dados e necessidades de projeto;
Sentido de responsabilidade e ownership ao longo de todo o ciclo analítico;
Boa comunicação e facilidade em simplificar conceitos técnicos para audiências diversas.
Localização: Lisboa
Modelo de Trabalho: Híbrido (2 dias por semana no escritório)
Envie o seu CV (em Inglês)
Tipo de oferta: Integral/Full-time
Benefícios:
- Cartão/Ticket refeição
Localização do trabalho: Trabalho remoto híbrido em Lisboa