About Vital Strategies
Vital Strategies is a global public health organization. Our programs strengthen public health systems and address the world’s leading causes of illness, injury and death. We currently work in more than 80 countries, supporting data-driven decision-making in government, advancing evidence-based public health policies, and mounting strategic communication campaigns. Vital Strategies’ priorities are driven by the greatest potential to improve and save lives. They include noncommunicable disease prevention, tobacco control, road safety, food policy, overdose prevention, environmental health, and data for health. Our programs are primarily concentrated in low- and middle-income countries in Africa, Latin America, Asia and the Pacific; the Overdose Prevention Program is our first initiative in the U.S.
The Vital Strategies office in Brazil supports municipal, state, and federal governments in addressing the main causes of preventable illness and death. We have worked with the cities of Belo Horizonte, Fortaleza, Goiânia, Natal, Rio de Janeiro, Salvador, São Paulo, Recife, and Campinas; the states of Ceará, São Paulo, Rio Grande do Norte, and Rio Grande do Sul; the Ministry of Health; state and municipal health secretariat consortia (respectively Conass and Conasems); the National Front of Mayors; and civil society partners.
Vital Strategies is committed to promoting equal opportunity and the inclusion of groups historically underrepresented in the workforce.
Sobre a Vital
A Vital Strategies é uma organização global de saúde pública. Nossos programas fortalecem os sistemas de saúde pública e abrodam as principais causas globais de doenças, lesões e mortes. Atualmente, atuamos em mais de 80 países, apoiando a tomada de decisões baseada em dados nos governos, promovendo políticas públicas de saúde baseadas em evidências e conduzindo campanhas estratégicas de comunicação. As prioridades da Vital Strategies são definidas pelo maior potencial de melhorar e salvar vidas. Entre elas estão a prevenção de doenças crônicas não transmissíveis, o controle do tabaco, a segurança no trânsito, políticas alimentares, prevenção de overdoses, saúde ambiental e dados para saúde. Nossos programas estão concentrados, principalmente, em países de baixa e média renda na África, Ásia, América Latina e Pacífico; O programa de Prevenção a Overdosé é a nossa principal iniciativa nos Estados Unidos. Para saber mais sobre o nosso trabalho, visite o site: www.vitalstrategies.org.
O escritório da Vital Strategies no Brasil apoia administrações municipais e estaduais e o governo federal no enfrentamento das principais causas de doenças e mortes evitáveis. Temos trabalhado com os municípios de Belo Horizonte, Fortaleza, Goiânia, Natal, Rio de Janeiro, Salvador, São Paulo, Recife e Campinas; os estados do Ceará, São Paulo, Rio Grande do Norte e Rio Grande do Sul; o Ministério da Saúde; os Consórcios das Secretarias Estaduais e Municipais de Saúde (respectivamente, Conass e Conasems); a Frente Nacional de Prefeitos; e parceiros da sociedade civil.
A Vital Strategies é uma organização comprometida com a promoção da igualdade de oportunidades e com a inclusão de grupos historicamente sub-representados no mercado de trabalho.
Job Purpose
The Data Science Associate supports the Office of Global Innovation in building and sustaining Vital Strategies data and AI capabilities. The role contributes to the analysis, visualization and automation of public health data, enabling programs, partners, and government stakeholders to make evidence-informed decisions.
Reporting to the Technical Advisor for AI & Technology and collaborating closely with the Technical Specialist in Data Science, this is an entry- to early-career position within the Innovation Hub. It offers structured growth opportunities in data science, machine learning, and public health analytics for a candidate looking to develop their career at the interface of technology and global health.
Objetivos do Cargo
A pessoa Assistente de Dados irá apoiar o Escritório de Inovação Global no desenvolvimento e fortalecimento das capacidades de dados e inteligência artificial da Vital Strategies. A função contribui para a análise, visualização e automação de dados em saúde pública, permitindo que programas, parceiros e stakeholders governamentais tomem decisões baseadas em evidências.
Reportando-se ao Technical Advisor for AI & Technology e colaborando de perto com o Technical Specialist in Data Science, esta é uma posição de nível inicial dentro do Escritório de Inovação da Vital que oferece oportunidades estruturadas de desenvolvimento em ciência de dados, machine learning e análise em saúde pública para profissionais que desejam desenvolver sua carreira na interface entre tecnologia e saúde global.
Duties and Responsibilities
Data Science
- Support data pre-processing, cleaning, manipulation, and analysis using Python and SQL to contribute to public health programs and research.
- Assist in the development and maintenance of data pipelines and automation processes, including supporting the integration of machine learning models.
- Contribute to the selection and application of appropriate analytical methodologies across data science workstreams.
- Support the development of data visualizations, dashboards, and reports for internal and external stakeholders and assist in communicating findings in a clear and assessable manner.
- Contribute to data quality assurance processes by monitoring datasets and flagging inconsistencies or issues for review.
Innovation Hub and Project Support
- Support the planning, development, and implementation of digital products within the Innovation Hub.
- Participate in internal and external meetings, workshops, and collaborative initiatives relevant to the team’s data and AI workstreams.
- Assist in preparing and maintaining technical documentation, including scripts, data pipelines, and analytical methodologies, and contribute to knowledge management by recoding data products and learning lessons.
- Provide support to communication and research teams with data-related requests and analysis needs.
Responsible Data and AI Practices
- Apply responsible data use and ethical AI principles in all assigned tasks, in line with organizational guidelines.
- Support data documentation, metadata management, and reproducibility practices to promote transparency and accountability.
Deveres e Responsabilidades
Ciência de Dados
- Apoiar o pré-processamento, limpeza, manipulação e análise de dados utilizando Python e SQL, contribuindo para programas e pesquisas em saúde pública.
- Auxiliar no desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados e processos de automação, incluindo suporte à integração de modelos de machine learning.
- Contribuir para a seleção e aplicação de metodologias analíticas adequadas em diferentes frentes de trabalho em ciência de dados.
- Apoiar o desenvolvimento de visualizações de dados, dashboards e relatórios para stakeholders internos e externos, além de contribuir para a comunicação clara e acessível dos resultados.
- Contribuir para processos de garantia da qualidade dos dados, monitorando bases e sinalizando inconsistências ou problemas para revisão.
Innovation Hub e Suporte a Projetos
- Apoiar o planejamento, desenvolvimento e implementação de produtos digitais dentro do Innovation Hub.
- Participar de reuniões internas e externas, workshops e iniciativas colaborativas relacionadas às frentes de dados e inteligência artificial.
- Auxiliar na preparação e manutenção de documentação técnica, incluindo scripts, pipelines de dados e metodologias analíticas, além de contribuir para a gestão do conhecimento por meio do registro de produtos de dados e aprendizados.
- Apoiar equipes de comunicação e pesquisa com demandas relacionadas a dados e necessidades de análise.
Práticas Responsáveis de Dados e IA
- Aplicar princípios de uso responsável de dados e ética em inteligência artificial em todas as atividades, conforme diretrizes organizacionais.
- Apoiar a documentação de dados, gestão de metadados e práticas de reprodutibilidade, promovendo transparência e accountability.
Qualifications
Education and degree
- Bachelor’s degree in statistics, computer science, data science, public health informatics, or a related field, or equivalent practical experience.
Skills & abilities
- Proficiency in Python and SQL (PostgreSQL) for data analysis and basic pipeline development.
- Familiarity with data analysis libraries (e.g., pandas, NumPy) and visualization tools (e.g., matplotlib, seaborn, Plotly).
- Basic understanding of machine learning concepts (e.g., classification, regression).
- Ability to work with multiple data formats (CSV, Parquet, XLSX, etc.).
- Basic knowledge of version control tools (e.g., Git).
- Basic understanding of data pipelines, data quality, and documentation practices.
- Awareness of ethical considerations in data use and AI.
- Strong attention to detail, organization, and ability to manage multiple tasks.
- Demonstrated commitment to valuing diversity and contributing to an inclusive working and learning environment.
- Ability to communicate technical insights to non-technical audiences
Experience required
- Minimum of 3 years of experience in data science, data analysis, or a related field, including internships, academic research, or equivalent practical experience.
- Experience through internships, academic projects, or professional work with real-world datasets.
Experience preferred
- Experience with public health or government data.
- Experience in nonprofit, public sector, or international development environments.
- Experience working in collaborative data projects.
Preferred
- Proficiency in R is a plus.
- Familiarity with cloud environments (AWS or Azure) is a plus.
- Familiarity with data visualization platforms (e.g., Superset, Tableau, Power BI) is a plus.
Languages
- Portuguese (fluent)
- English (advanced)
- Spanish (a plus)
Qualificações
Formação Acadêmica
- Graduação em Estatística, Ciência da Computação, Ciência de Dados, Informática em Saúde Pública ou áreas relacionadas, ou experiência prática equivalente.
Competências e habilidades
- Proficiência em Python e SQL (PostgreSQL) para análise de dados e desenvolvimento básico de pipelines.
- Familiaridade com bibliotecas de análise de dados (ex.: pandas, NumPy) e ferramentas de visualização (ex.: matplotlib, seaborn, Plotly).
- Conhecimento básico de conceitos de machine learning (ex.: classificação, regressão).
- Capacidade de trabalhar com diferentes formatos de dados (CSV, Parquet, XLSX, etc.).
- Conhecimento básico de ferramentas de controle de versão (ex.: Git).
- Entendimento básico de pipelines de dados, qualidade de dados e práticas de documentação.
- Conhecimento sobre aspectos éticos no uso de dados e inteligência artificial.
- Forte atenção a detalhes, organização e capacidade de gerenciar múltiplas tarefas.
- Compromisso com diversidade e com a construção de um ambiente de trabalho inclusivo.
- Capacidade de comunicar insights técnicos para públicos não técnicos.
Experiência
Exigida
- Mínimo de 3 anos de experiência em ciência de dados, análise de dados ou áreas relacionadas, incluindo estágios, pesquisa acadêmica ou experiência prática equivalente.
- Experiência com dados do mundo real por meio de estágios, projetos acadêmicos ou atuação profissional.
Desejável
- Experiência com dados de saúde pública ou governamentais.
- Experiência no terceiro setor, setor público ou desenvolvimento internacional.
- Experiência em projetos colaborativos com dados.
Idiomas
- Português (fluente)
- Inglês (avançado)
- Espanhol (desejável)
Diferenciais
- Proficiência em R.
- Familiaridade com ambientes de cloud (AWS ou Azure).
- Experiência com ferramentas de visualização de dados (ex.: Superset, Tableau, Power BI).
Working Conditions and Physical Requirements:
- This position is based in São Paulo, Brazil, under a hybrid work arrangement, with an expectation of working in the office two to three days per week.
- Full-time position under the Brazilian Labor Law (Consolidation of Labor Laws) framework.
- Ability to travel nationally for work meetings (approximately 20% travel).
- Regular collaboration with distributed team members across multiple time zones (including India, US, and African countries).
Condições de Trabalho:
- Posição em tempo integral, de acordo com a legislação trabalhista brasileira (CLT), em modelo de trabalho híbrido, com presença no escritório duas vezes por semana, com base em São Paulo.
- Disponibilidade para viagens nacionais (aproximadamente 20%).
- Colaboração frequente com equipes distribuídas em diferentes fusos horários (incluindo Índia, Estados Unidos e países africanos).
