DESCRIÇÃO DA VAGA
Cientista de Dados dedicado a impulsionar a evolução e inteligência operacional da Azul Cargo através de soluções analíticas avançadas. Será responsável por desenvolver modelos preditivos e prescritivos que otimizem processos logísticos, antecipem demandas e gerem insights estratégicos para tomada de decisão baseada em dados.
RESPONSABILIDADES PRINCIPAIS
- Desenvolver modelos preditivos e prescritivos para otimização de processos operacionais e eficiência logística
- Implementar soluções de machine learning e inteligência artificial aplicadas ao contexto de carga aérea
- Explorar e analisar dados estratégicos para identificar padrões, tendências e oportunidades de melhoria
- Apoiar projetos de inovação com técnicas avançadas de análise de dados (forecasting, otimização, simulação)
- Antecipar demandas e comportamentos através de modelagem estatística e algoritmos de aprendizado
- Colaborar com áreas de negócio para transformar insights em ações e resultados mensuráveis
- Documentar metodologias, experimentos e resultados de forma clara e acessível
HARD SKILLS (REQUISITOS TÉCNICOS)
Obrigatórios:
- Graduação em Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Física ou áreas correlatas
- Experiência mínima de 3 anos em Data Science ou áreas relacionadas
- Domínio de Python e bibliotecas de ML/DS (scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib, seaborn)
- Experiência com algoritmos de machine learning (regressão, classificação, clustering, séries temporais)
- Conhecimento sólido de estatística e probabilidade
- Experiência com SQL e manipulação de grandes volumes de dados
- Conhecimento de técnicas de feature engineering e seleção de variáveis
- Capacidade de comunicar resultados técnicos para públicos não-técnicos
Desejáveis:
- Pós-graduação (Mestrado/Doutorado) em áreas quantitativas
- Experiência com frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch, Keras)
- Conhecimento de técnicas de otimização (programação linear, heurísticas)
- Experiência com plataformas cloud (AWS, Azure, GCP)
- Conhecimento de ferramentas de MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow)
- Experiência em ambientes de produção e deployment de modelos
- Conhecimento do setor de aviação, logística ou supply chain
- Experiência com forecasting de demanda e otimização de rotas
- Conhecimento de ferramentas de visualização (Power BI, Tableau, Looker)
SOFT SKILLS (COMPETÊNCIAS COMPORTAMENTAIS)
- Pensamento analítico avançado: Capacidade de decompor problemas complexos e estruturar soluções baseadas em dados
- Curiosidade intelectual: Interesse genuíno em explorar dados e descobrir insights não óbvios
- Comunicação de insights: Habilidade para contar histórias com dados e influenciar decisões estratégicas
- Colaboração multidisciplinar: Facilidade para trabalhar com equipes de negócio, engenharia e produto
- Orientação a resultados: Foco em gerar impacto real no negócio, não apenas modelos tecnicamente perfeitos
- Aprendizado contínuo: Disposição para se manter atualizado com novas técnicas e tecnologias
- Criatividade: Capacidade de pensar fora da caixa para resolver problemas de forma inovadora
- Autonomia: Iniciativa para definir abordagens e conduzir projetos de forma independente