Sobre a Softwaresul
A Softwaresul é uma empresa de tecnologia e serviços, atuando como provedora de serviços corporativos de tecnologia, soluções SaaS e também como fábrica de software.
Somos especialistas em desenvolvimento de software, infraestrutura, segurança da informação, dados e aplicações empresariais, atendendo clientes de diferentes portes e níveis de maturidade tecnológica. Nossa atuação é consultiva, entendendo profundamente os desafios, objetivos e contexto de cada cliente para entregar soluções que gerem impacto real no negócio.
Além do desenvolvimento de soluções próprias e plataformas SaaS, trabalhamos com um ecossistema sólido de parceiros estratégicos, como TOTVS, Dell, Microsoft, Lenovo, IBM, Nutanix, entre outros, viabilizando projetos robustos, escaláveis e alinhados às melhores práticas do mercado corporativo.
Sobre a vaga
Atuar na exploração, análise e modelagem de dados para apoiar a tomada de decisão e gerar insights estratégicos. O profissional será responsável por transformar dados brutos em informações acionáveis, criando modelos estatísticos e preditivos, e colaborando com o time de dados e negócios na construção de soluções analíticas.
Principais Responsabilidades:
- Analisar grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades.
- Desenvolver modelos estatísticos, preditivos e de machine learning voltados a problemas de negócio.
- Preparar e tratar os dados (limpeza, transformação, enriquecimento) garantindo sua qualidade e consistência.
- Traduzir resultados técnicos em insights compreensíveis e aplicáveis para as áreas de negócio.
- Colaborar com engenheiros de dados e analistas de BI na integração e disponibilização de dados.
- Criar e documentar experimentos, métricas e resultados de forma clara e reprodutível.
- Avaliar e otimizar modelos de performance e acurácia.
Requisitos Técnicos:
- Experiência com análise estatística e modelagem preditiva.
- Conhecimento em linguagens de programação para ciência de dados (ex: Python ou R).
- Sólido domínio de SQL e manipulação de dados em bancos relacionais ou data lakes.
- Entendimento de conceitos de machine learning supervisionado e não supervisionado.
- Familiaridade com visualização de dados (Power BI, Looker Studio, Tableau ou ferramentas open source).
- Conhecimento em estatística aplicada e técnicas de amostragem.
Diferenciais:
- Experiência com ambientes em nuvem (Azure ML, Google Vertex AI, AWS Sagemaker, Databricks etc.).
- Vivência em implantação de modelos em produção (MLOps).
- Experiência com linguagens SQL avançadas e integrações com APIs.
- Conhecimento em engenharia de features, NLP, visão computacional ou séries temporais.
- Certificações ou cursos em ciência de dados, IA ou cloud.
- Vivência com bibliotecas e frameworks de análise e machine learning (ex: pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc.).
