Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions.

Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy. 

Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias.

A CI&T é uma empresa global de tecnologia que combina a força disruptiva da Inteligência Artificial com expertise humana para apoiar grandes empresas a navegar mudanças na tecnologia e nos negócios. Buscamos um Cientista de Dados Sênior para integrar nosso time e conduzir iniciativas estratégicas baseadas em dados, experimentação e inteligência artificial generativa.

Esta posição exige profundidade técnica em análise estatística, modelagem de Machine Learning e GenAI/LLM, aliada à capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções de dados acionáveis. O profissional será responsável por estruturar experimentos, desenvolver e escalar modelos, extrair insights de comportamento do usuário a partir de eventos digitais, e comunicar resultados com clareza para diferentes públicos. O candidato ideal combina rigor analítico, autonomia para conduzir projetos end-to-end, e habilidade de colaborar com times multidisciplinares de produto, tecnologia e negócio.

Responsabilidades:

Análise & Experimentação:

• Estruturar e conduzir análises exploratórias e estatísticas avançadas para embasar decisões estratégicas de produto e negócio
• Projetar e implementar estratégias de experimentação (A/B Testing, testes de hipóteses, design de experimentos) para validar hipóteses e medir o impacto de iniciativas
• Aplicar técnicas de inferência causal, modelagem probabilística, análise de tendências, sazonalidade e detecção de anomalias

Machine Learning & GenAI:

• Desenvolver, treinar e escalar modelos de Machine Learning em ambientes de produção
• Avaliar, integrar e monitorar modelos de LLM (Large Language Models) e GenAI em soluções corporativas
• Implementar pipelines de experimentação e versionamento de modelos utilizando plataformas Azure e Databricks

Produto & Métricas:

• Traduzir dados de eventos digitais em modelos de comportamento do usuário e métricas de produto acionáveis
• Construir frameworks analíticos que suportem a tomada de decisão orientada a dados em diferentes níveis organizacionais
• Identificar padrões, oportunidades e riscos a partir da análise de grandes volumes de dados em ambientes corporativos

Colaboração & Comunicação:

• Colaborar com equipes multidisciplinares (produto, tecnologia, negócio) na definição e execução de estratégias orientadas a dados
• Comunicar resultados e insights de forma clara e objetiva para públicos técnicos e não técnicos, com foco em decisão
• Documentar metodologias, suposições e recomendações para garantir reprodutibilidade e transparência analítica

Requisitos:

• Experiência sólida comprovada como Cientista de Dados em nível sênior
• Domínio avançado de Python e SQL para manipulação, análise e modelagem de dados
• Experiência prática em exploração, tratamento e análise de grandes volumes de dados em ambientes corporativos
• Conhecimento aprofundado em GenAI e LLM, incluindo avaliação, integração e monitoramento de modelos
• Fundamentos avançados em estatística: testes de hipóteses, inferência causal, modelagem probabilística, design de experimentos, A/B Testing, análise de tendências, sazonalidade e detecção de anomalias
• Experiência hands-on com plataformas Azure e Databricks para processamento distribuído e experimentação de modelos
• Conhecimento de versionamento de código (Git) e boas práticas de desenvolvimento colaborativo
• Capacidade analítica apurada e facilidade em traduzir problemas de negócio em soluções de dados acionáveis
• Perfil investigativo: formula hipóteses, questiona premissas e valida conclusões com rigor analítico
• Autonomia para conduzir análises end-to-end com pouca supervisão e pensamento estratégico aliado à capacidade de síntese executiva

Diferenciais:

• Conhecimento em arquitetura orientada a eventos e ferramentas de analytics para captura e processamento de dados comportamentais
• Familiaridade com frameworks de métricas de produto (North Star Metrics, AARRR, HEART, etc.)
• Experiência com práticas avançadas de prompt engineering e RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Pós-graduação ou especialização em Ciência de Dados ou áreas quantitativas (Estatística, Matemática, Computação, Engenharia)
• Experiência prévia em ambientes de produto digital com cultura de experimentação
• Certificações em plataformas cloud (Azure, AWS, GCP) ou em Machine Learning
  
  
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