Ciência de Dados Sênior | Manager [tag01]
PwC is hiring a Ciência de Dados Sênior | Manager [tag01]. Level rates it ; you can apply on Level.
AI in this role
Leads end-to-end data science and generative AI projects, developing machine learning models and RAG solutions.
Job Description & Summary
Buscamos um(a) profissional com perfil estratégico e técnico para atuar no desenvolvimento de soluções orientadas por dados, conduzindo projetos analíticos de ponta a ponta, desde a identificação de problemas de negócio até a implantação e monitoramento de modelos em produção. A posição exige forte capacidade de transformar desafios empresariais em soluções analíticas, utilizando estatística, machine learning e inteligência artificial para apoiar a tomada de decisão. Também será responsável por liderar iniciativas analíticas e apoiar o desenvolvimento de soluções de IA generativa, incluindo RAG, Microsoft Copilot Studio e Microsoft Foundry.Principais Responsabilidades
- Desenvolver soluções analíticas e de ciência de dados alinhadas às necessidades do negócio.
- Coletar, tratar e integrar dados de diferentes fontes para gerar insights e modelos analíticos.
- Criar, implementar e monitorar modelos estatísticos, de machine learning e inteligência artificial.
- Atuar na automação de pipelines e na evolução da arquitetura de dados e analytics.
- Desenvolver soluções de IA Generativa e RAG utilizando plataformas como Microsoft Copilot Studio e Microsoft Foundry.
- Trabalhar em parceria com áreas de negócio para apoiar decisões baseadas em dados.
- Liderar iniciativas analíticas, promovendo boas práticas, governança e desenvolvimento técnico das equipes.
- Garantir a qualidade, escalabilidade e sustentabilidade das soluções implantadas.
Requisitos
- Experiência sólida em Ciência de Dados, Analytics ou áreas correlatas, atuando no desenvolvimento, implantação e monitoramento de modelos estatísticos, machine learning e inteligência artificial.
- Domínio de Python, SQL, Databricks e ferramentas de desenvolvimento analítico.
- Conhecimento em bibliotecas de análise e modelagem de dados, incluindo Pandas, NumPy, Scikit-Learn, SciPy, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn e Plotly.
- Experiência com estatística aplicada, modelagem preditiva, classificação, regressão, segmentação, séries temporais e avaliação de modelos.
- Conhecimento em ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake, APIs e bancos de dados relacionais e não relacionais.
- Vivência em ambientes de nuvem, preferencialmente Azure, incluindo automação de pipelines, versionamento e monitoramento de soluções em produção.
- Experiência na condução de projetos analíticos de ponta a ponta, desde a compreensão do problema de negócio até a entrega da solução.
- Capacidade de atuar com stakeholders técnicos e de negócio, traduzindo demandas em soluções orientadas por dados.
- Experiência com soluções de IA Generativa e RAG, incluindo preparação de dados, bases de conhecimento, bancos vetoriais e engenharia de prompts.
Diferenciais
- Experiência prática com Microsoft Copilot Studio e Microsoft Foundry.
- Conhecimento avançado em IA Generativa e arquiteturas RAG.
- Experiência com bancos vetoriais, bases de conhecimento e engenharia de prompts.
- Certificações em Azure, Data Science, Machine Learning ou Inteligência Artificial.
- Vivência em ambientes corporativos orientados por dados e transformação digital.
- Experiência na liderança de equipes, projetos ou comunidades técnicas de Analytics e Ciência de Dados.
#LI-DNI
How we rate this
Ciência de Dados Sênior | Manager [tag01] at PwC rates 85 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Builds AI (AI Level 4 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.
Builds AI. The job is building AI systems.
- ●●●● Builds AI80 to 100
- ●●●○ Works on AI60 to 79
- ●●○○ Uses AI40 to 59
- ●○○○ Little AI0 to 39
Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Open the description and count.
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Skills and AI tools this role asks for
Questions you could be asked
- How would you design a retrieval step so the model answers from real data instead of guessing?
- Walk me through how you've used Copilot in your day-to-day work.
- What are the limits of scikit-learn that you've run into, and how did you work around them?
- What's a project where you used Databricks hands-on?
- Walk me through how you've used Python in your day-to-day work.
Adapt your resume
- List these exact terms on your resume: RAG, Copilot, scikit-learn, Databricks, and Python. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
- Attach one line of real, concrete experience to at least one of them. A tool named with nothing behind it rarely survives a human read.
- Lead with what you built, trained or shipped. This role is judged on the AI system itself, not the tools around it.
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