CIENTISTA DE DADOS BI

A Kalendae atua desde 2005 no mercado brasileiro, oferecendo serviços de co-sourcing e consultoria, além de desenvolvimento de aplicações, segurança da informação, consultoria em serviços de infraestrutura on premise e em cloud e capacitação em gerenciamento de serviços de TI e Negócios.Buscamos evolução contínua em nossos serviços voltada à satisfação de nossos clientes e realização de nossos colaboradores.Sobre a OportunidadeEstamos buscando um Cientista de Dados Sênior para atuar na criação de modelos preditivos, análise de dados e otimização de processos no setor de iGaming. Esse profissional será responsável por transformar grandes volumes de dados (Big Data) em insights estratégicos, criando soluções inovadoras baseadas em Machine Learning, Inteligência Artificial e Análise Estatística.O candidato ideal deve ter experiência avançada em modelagem preditiva, análise de comportamento do usuário, detecção de fraudes e personalização de experiência, utilizando as mais modernas ferramentas e técnicas de Data Science e Engenharia de Dados. ResponsabilidadesDesenvolver modelos estatísticos e de aprendizado de máquina (ML/AI) para otimizar retenção, engajamento e conversão de jogadores.Criar modelos preditivos para prever comportamento dos usuários, segmentação e churn prevention.Implementar sistemas de recomendação, personalizando a experiência dos jogadores com base em seus padrões de comportamento.Trabalhar na detecção de fraudes e anomalias, aplicando técnicas avançadas de análise comportamental e algoritmos de IA.Desenvolver e gerenciar pipelines de dados escaláveis, integrando diversas fontes de informação em Data Lakes e Data Warehouses.Construir dashboards e visualizações avançadas para apoiar decisões estratégicas e operacionais.Automatizar e otimizar processos analíticos, reduzindo tempo de análise e aumentando a precisão dos modelos.Trabalhar diretamente com equipes de Produto, Marketing e Engenharia para garantir que insights de dados sejam utilizados na tomada de decisões.Garantir qualidade, governança e segurança dos dados, assegurando conformidade com regulamentações como GDPR e LGPD.Monitorar KPIs de performance dos modelos, realizando ajustes e refinamentos contínuos para otimização de resultados.Requisitos ObrigatóriosExperiência comprovada como Cientista de Dados, Engenheiro de Machine Learning ou função similar.Experiência avançada em Machine Learning, Deep Learning e Modelagem Preditiva.Sólidos conhecimentos em estatística, álgebra linear e métodos matemáticos aplicados a Data Science.Proficiência em Python e R, com experiência em frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e XGBoost.Conhecimento profundo em SQL e bancos de dados relacionais e não relacionais (PostgreSQL, MySQL, MongoDB, BigQuery, Snowflake).Experiência em engenharia de dados, criação de pipelines de ETL e manipulação de grandes volumes de dados.Domínio de ferramentas de BI e visualização de dados como Power BI, Tableau, Looker ou Metabase.Experiência com Big Data e processamento distribuído (Spark, Hadoop, Kafka).Habilidade para desenvolver modelos de análise preditiva para jogos, apostas e risco no setor de iGaming.Inglês avançado, garantindo comunicação eficaz com stakeholders internacionais.DiferenciaisCertificações em Data Science, Machine Learning ou Big Data (Google, AWS, Microsoft, Coursera, MIT).Experiência com GraphQL, APIs de dados e integrações entre sistemas.Experiência na indústria de iGaming, fintechs ou e-commerce.Familiaridade com modelos de previsão de odds e risco em apostas esportivas.Experiência com AIOps para automação e otimização de infraestrutura de TI.Conhecimento em NLP (Processamento de Linguagem Natural) e modelos generativos (LLMs, GPT, BERT).Background técnico em Cloud Computing (AWS, GCP, Azure) e arquitetura de dados escalável.Experiência em AB Testing, otimização de campanhas e experimentação de dados.Conhecimento em análise de redes neurais e modelos estatísticos avançados.O Que OferecemosAmbiente dinâmico e inovador, com desafios estratégicos no setor de iGaming.Oportunidade de liderar iniciativas de Data Science e impactar diretamente o crescimento da empresa.Investimento contínuo em tecnologia, certificações e eventos globais.Pacote de benefícios atrativo e salário compatível com a senioridade da posição.Infraestrutura moderna e cultura de experimentação e inovação em um ambiente data-driven.