CIENTISTA DE DADOS PLENO II

WPP Enterprise Solutions designs, builds, and operates the growth systems that competitive businesses rely on. In a world where Al is reshaping how companies drive growth, we lead clients in business transformation and marketing modernization, connecting strategy directly to execution. Our 12,000 experts in engineering and platforms, commerce, consulting, content transformation, CRM, and CX work within a unified global operating unit across 40+ markets. WPP Enterprise Solutions works alongside best-in-class partners including Adobe, AWS, Braze, Google, Microsoft, Salesforce, and Shopify, as well as innovators in AI, to deliver growth solutions tailored to the needs of our clients’ businesses. VML, part of WPP, supports WPP Enterprise Solutions by helping brands activate transformation through creativity and experience.

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Estamos buscando uma pessoa Cientista de Dados para atuar na transformação de dados em insights e soluções que apoiem decisões estratégicas e gerem impacto para o negócio.

Essa pessoa será responsável por explorar e analisar grandes volumes de dados, desenvolver modelos estatísticos e de machine learning, identificar padrões e oportunidades e trabalhar em parceria com diferentes áreas da empresa.

• Explorar, tratar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.

• Desenvolver análises estatísticas e modelos preditivos para apoiar decisões de negócio.

• Construir, avaliar e aprimorar modelos de Machine Learning.

• Definir métricas e acompanhar a performance dos modelos desenvolvidos.

• Identificar padrões, tendências, correlações e oportunidades nos dados.

• Transformar problemas de negócio em problemas analíticos e propor soluções orientadas por dados.

• Criar dashboards, relatórios e apresentações para comunicar resultados de forma clara para diferentes públicos.

• Trabalhar em conjunto com times de Engenharia de Dados, Produto, Tecnologia, BI e áreas de negócio.

• Realizar experimentos e testes de hipóteses, incluindo testes A/B quando aplicável.

• Documentar análises, metodologias, modelos e resultados.

• Acompanhar a evolução de técnicas, ferramentas e boas práticas de Data Science e Inteligência Artificial.

• Contribuir para a evolução da cultura data-driven da organização.

• Formação superior em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação, Engenharia ou áreas correlatas.

• Experiência com análise e tratamento de dados.

• Domínio de Python e bibliotecas como Pandas, NumPy e Scikit-learn.

• Conhecimento de SQL.

• Conhecimentos de estatística e probabilidade.

• Experiência com técnicas de Machine Learning supervisionado e/ou não supervisionado.

• Capacidade de interpretar resultados e traduzi-los em recomendações de negócio.

• Conhecimento de ferramentas de visualização de dados, como Power BI, Tableau, Looker ou similares.

• Boa capacidade de comunicação e apresentação de resultados.

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