Cientista de Dados Pleno - Ciência de Dados em Produtos Digitais na Globo

Híbrido - Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil

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Esta vaga é para um Cientista de Dados de nível pleno, focado em produtos digitais de estatísticas esportivas, com responsabilidades de manutenção de modelos preditivos, desenvolvimento de pipelines de dados, e atuação em um time colaborativo de ciência de dados, engenharia e editorial. O trabalho é híbrido, com presença em escritórios da Globo em Porto Alegre, Rio de Janeiro, São Paulo, ou outras localidades. O candidato deve ter experiência sólida em ciência de dados, domínio de Python e SQL, conhecimentos em Machine Learning e estatística, e familiaridade com ambientes cloud, especialmente GCP. Além disso, busca-se alguém que possa levar modelos à produção, trabalhar de forma autônoma em equipes enxutas e possuir interesse em esportes e dados esportivos.

Requisitos

Habilidades

  • Experiência profissional sólida em Ciência de Dados; domínio de Python e SQL aplicados a dados;
  • Base em estatística e Machine Learning (modelos preditivos e de classificação, validação e calibração);
  • Capacidade de estruturar, manter e depurar pipelines de dados de ponta a ponta;
  • Familiaridade com cloud (idealmente GCP);
  • Perfil híbrido entre Ciência de Dados e Engenharia de Dados;
  • Rigor analítico e ceticismo saudável com o dado antes de publicar uma métrica ou resultado;
  • Autonomia para trabalhar em time enxuto, com iniciativa de buscar apoio em decisões complexas;
  • Foco em produtização (levar exploração e modelagem a um estado utilizável em produção);
  • Organização e disciplina em documentação e handovers.
  • Domínio de futebol/esportes e familiaridade com dados esportivos (scouts, xG, fantasy games);
  • Experiência com IA generativa e agentes aplicados a dados;
  • Vivência com orquestração de pipelines de ML em produção (MLOps);
  • Conhecimento de práticas de observabilidade de dados (alertas de drift, cobertura, fallback de features).

Responsabilidades

  • A pessoa irá manter e evoluir os modelos de Machine Learning que sustentam os produtos de estatísticas esportivas do Gato Mestre (previsão de pontos, previsão de valorização e palpites de partidas), incluindo retreino periódico e monitoramento contínuo de métricas de qualidade e acurácia. Também será responsável por estruturar, manter e depurar os pipelines de dados esportivos que alimentam esses modelos e os produtos derivados (Cartola, página de atleta, conteúdo editorial), investigando proativamente inconsistências e problemas de qualidade na base.

Tecnologias

PythonSQLGoogle Cloud PlatformMachine LearningMLOpsData PipelinesObservability

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