Cientista de Dados Junior | Junior Data Scientist

Quem somos

Na Rock Encantech, acreditamos que tecnologia é protagonista na transformação do varejo.

Nosso ecossistema conecta milhares de empresas e consumidores por meio de um Super App white label, CRM, marketplace e produtos financeiros embarcados, criando experiências que fortalecem o relacionamento entre varejistas, indústrias e consumidores.

Somos uma empresa em crescimento acelerado, movida por dados, inovação e pelo desafio de construir produtos que impactam milhões de pessoas todos os dias.

Quem é a pessoa que buscamos?

Buscamos um(a) Cientista de Dados Júnior para transformar dados de consumo em inteligência acionável que gera valor.

Você vai integrar o time que leva modelagem e IA para produção, conectando qualidade técnica a resultados de negócio. Se você também tem capacidade de engenharia para desenvolver soluções, isso será um diferencial.

Principais responsabilidades

• Entender problemas de negócio com as áreas parceiras e transformá-los em projetos de dados, com escopo e métricas de sucesso.
• Desenvolver modelos de machine learning para score de consumo, risco de churn, recomendação de compras, propensão ao tipo de pagamento e estratégias de negócio.
• Explorar e integrar dados de consumo, transações e relacionamento com fontes financeiras e enriquecidas, construindo variáveis que representem o comportamento dos clientes.
• Criar pipelines reproduzíveis de preparação de dados, treinamento, validação e aplicação dos modelos.
• Validar desempenho, calibração, estabilidade e explicabilidade, com separação temporal e controles contra vazamento de informação.
• Desenhar e analisar testes A/B e experimentos para medir o impacto das soluções.
• Colaborar com a engenharia na integração dos modelos aos produtos (APIs ou processamento em lote) e acompanhar desempenho e drift em produção.
• Desenvolver aplicações com IA generativa para interpretar dados não estruturados, consultar conhecimento e apoiar análises e explicações de resultados.
• Apoiar a construção de agentes de IA conectados a dados e ferramentas para investigar mudanças de comportamento e recomendar ações, com avaliação de qualidade e controles de execução.
• Documentar análises, código e premissas e comunicar resultados e impacto ao time, às áreas parceiras e à liderança.

O que buscamos

Formação

• Formação completa ou em andamento em Estatística, Matemática, Computação, Engenharia, Economia ou áreas afins.

Habilidades Técnicas

• Domínio de Python e SQL (incluindo window functions e CTEs), com código organizado, testável e reutilizável.
• Base sólida em estatística e machine learning: inferência, testes de hipótese, experimentação e séries temporais.
• Vivência prática (profissional, acadêmica ou em projetos próprios) no desenvolvimento e na validação de modelos preditivos.
• Conhecimento de técnicas de validação, tratamento de desbalanceamento e escolha de métricas de avaliação.
• Experiência prática, mesmo que em projetos, com agentes de IA e fluxos que usam ferramentas, consultam dados e executam tarefas de negócio.
• Noções de como levar modelos e aplicações de IA para produção, considerando confiabilidade, custo, desempenho e manutenção.
• Autonomia para investigar problemas e clareza para comunicar resultados, limitações e recomendações a públicos técnicos e de negócio.

Stack e ferramentas

• Python e SQL em ambiente Databricks.
• Frameworks de IA agêntica e orquestração: LangGraph/LangChain, CrewAI, AWS Agentic AI ou OpenAI Agents SDK.
• APIs de LLMs.
• Bibliotecas de ML: pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost e LightGBM.
• Visualização com matplotlib/seaborn ou Power BI.
• Git, testes automatizados e ferramentas de avaliação, registro e acompanhamento de execuções.

Competências Comportamentais

• Curiosidade e vontade de aprender rápido.
• Visão de negócio: priorizar o que gera mais impacto.
• Autonomia e senso de dono sobre as entregas.
• Pensamento crítico para questionar dados e premissas.
• Organização e atenção a detalhes na qualidade dos dados.
• Abertura a feedback, trabalho em equipe e disposição para ensinar.

Será um diferencial

• Sistemas com múltiplos agentes, com capacidade de justificar quando essa arquitetura agrega valor.
• Conhecimento de MCP (Model Context Protocol) para integrar agentes a ferramentas e fontes de dados.
• Experiência com LLMOps/MLOps, versionamento e monitoramento de aplicações e modelos.
• Controles de acesso, proteção de dados, prevenção de injeção de instruções e revisão humana em fluxos de IA.
• Análise de safras, calibração e explicabilidade de modelos.
• Orquestração e ambiente de dados: Spark, Airflow, dbt.
• Vivência com varejo, fidelização, meios de pagamento ou crédito.
• Pós-graduação ou mestrado em área quantitativa.
• Inglês intermediário ou avançado.
• Projetos próprios em portfólio (GitHub, Kaggle).

Por que essa oportunidade é diferente?

Na Rock Encantech, seus modelos não ficam no notebook. Você trabalha com dados reais de consumo em escala e leva machine learning, IA generativa e agentes para produtos que chegam a milhões de pessoas.

Você terá autonomia para investigar, propor e entregar, em um ambiente que valoriza protagonismo, ownership e excelência de execução. Também vai aprender com quem divide o mesmo desafio e crescer junto com o time.

Se você quer começar a carreira transformando dados em decisões e IA em resultado de negócio, essa oportunidade é para você.