Estágio Ciência de Dados

Estamos em busca de um (a) pessoa Estagiário (a) de Ciência de Dados para integrar nosso time e apoiar projetos de dados voltados a clientes e iniciativas internas. A posição é ideal para quem está no início da carreira e deseja desenvolver experiência prática em SQL, Python, análise de dados, estatística, visualização e Machine Learning, trabalhando em conjunto com profissionais mais experientes. Responsabilidades

Apoiar na extração, tratamento e organização de bases de dados de clientes e projetos internos

Auxiliar na construção de queries SQL para consultas, cruzamentos e validação de dados

Desenvolver scripts em Python para automação de rotinas de análise, limpeza e preparação de dados

Apoiar na construção e teste de modelos preditivos simples (regressão, classificação, clusterização) sob supervisão da equipe sênior

Apoiar a equipe na criação de dashboards e relatórios

Realizar análises exploratórias (estatística descritiva, identificação de outliers, correlações, tendências)

Documentar processos, definições de métricas, premissas de modelagem e fontes de dados

Apoiar o time na identificação e investigação de inconsistências nas bases de dados;

Participar de reuniões de acompanhamento e discussões técnicas relacionadas aos projetos;

Apoiar a organização e atualização de indicadores e métricas;

Contribuir para a melhoria e automação de processos relacionados ao tratamento e análise de dados;

Pesquisar e propor novas abordagens, ferramentas e técnicas que possam contribuir para os projetos;

Apoiar na preparação de dados para análises e apresentações;

Participar de atividades de desenvolvimento e aprendizado técnico, acompanhando boas práticas de Ciência de Dados;

Estar cursando graduação em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;

Conhecimento básico em SQL (consultas, joins, agregações), mesmo que utilizado apenas na faculdade.;

Conhecimento acadêmico de modelos preditivos e Machine Learning (regressão linear/logística, árvores de decisão, clusterização, visto em disciplina de curso, projeto ou TCC);

Conhecimentos introdutórios de estatística e análise de dados;

Conhecimento em Power BI ou outras ferramentas de visualização de dados;

Noções de Git/versionamento de código

Inglês intermediário para leitura de documentação técnica