Lead Data Scientist (Foco em Sust)
Nestle Operational Services Worldwide SA São Paulo, São Paulo, Brazil
Food and Beverage Services · 10,001+ employees
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About the role
Lead the technical maintenance, reliability, and evolution of Data Science, Machine Learning, and AI products. Ensure operational excellence, scalability, and performance of models while managing stakeholder expectations and cross-functional team collaboration.
What they look for
Requirements
Requires a degree in Technology, Engineering, Mathematics, or Statistics and extensive experience in technical leadership within AI and Machine Learning environments. Candidates must be proficient in Python, SQL, MLOps practices, and modern data platforms with advanced English skills.
Full description
Resumo da posição: Localização: Nestlé Sede Área/Stream: IT & Digital Reporte: Data Science & AI Manager Modalidade: Teletrabalho Existe candidato Mapeado? Não
Um dia na vida de...
- Liderar tecnicamente a sustentação, evolução e confiabilidade dos produtos de Ciência de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial da Nestlé Brasil.
- Garantir disponibilidade, desempenho, escalabilidade, segurança e continuidade operacional dos modelos, pipelines de Machine Learning e aplicações analíticas em produção.
- Atuar como principal responsável pela operação e sustentação do portfólio de modelos analíticos e de IA, assegurando o cumprimento de SLAs, a resolução de incidentes e a evolução contínua das soluções.
- Liderar tecnicamente times responsáveis pela sustentação e evolução dos produtos de dados e IA, definindo prioridades, direcionamento técnico e padrões de qualidade.
- Atuar como referência técnica para as equipes de Data Science, Machine Learning Engineering e MLOps, promovendo excelência operacional e melhores práticas.
- Estabelecer e evoluir capacidades de monitoramento e observabilidade para dados, modelos, pipelines e serviços de inferência, assegurando detecção proativa de riscos e degradações.
- Garantir a qualidade, relevância e performance contínua dos modelos através de processos de monitoramento, validação, retraining e governança do ciclo de vida.
- Conduzir a priorização e negociação de demandas junto às áreas necessárias, alinhando expectativas, riscos, prazos e valor gerado pelas soluções.
- Atuar como elo entre áreas de negócio, fornecedores e times técnicos, garantindo alinhamento, comunicação efetiva e tomada de decisão baseada em dados.
- Contribuir com a evolução tecnológica e otimização dos ambientes de IA, promovendo eficiência operacional, escalabilidade e racionalização de custos.
- Promover o desenvolvimento técnico do ecossistema de sustentação de IA e Analytics, fomentando colaboração, compartilhamento de conhecimento e excelência operacional entre equipes internas e parceiros.
O que vai contribuir para seu sucesso?
Requisitos obrigatórios:
- Graduação em áreas relacionadas à Tecnologia, Engenharia, Matemática, Estatística ou correlatas.
- Experiência em liderança técnica ou gestão de equipes de Ciência de Dados, Machine Learning Engineering, Inteligência Artificial ou áreas correlatas, garantindo qualidade técnica, cumprimento de SLAs e entrega de resultados.
- Experiência na sustentação, operação e evolução de modelos de Machine Learning, produtos de IA e aplicações analíticas em ambientes corporativos.
- Experiência em Machine Learning Engineering, MLOps e governança do ciclo de vida de modelos em produção (versionamento, CI/Cd, monitoramento de modelos, retraining...).
- Experiência com monitoramento, observabilidade, confiabilidade operacional e gestão de incidentes em soluções de IA e Machine Learning.
- Experiência com Python, SQL e ecossistemas modernos de Ciência de Dados e Machine Learning.
- Experiência em plataformas de Analytics e IA, como Databricks, Snowflake ou tecnologias equivalentes.
- Capacidade de traduzir necessidades de negócio em direcionamentos técnicos e conduzir discussões com diferentes níveis de stakeholders.
- Forte capacidade de comunicação, influência e negociação junto a públicos técnicos, áreas de negócio, parceiros externos e executivos.
- Experiência na gestão de prioridades concorrentes e coordenação de iniciativas entre múltiplos times e fornecedores.
- Experiência em colaboração com times de Engenharia de Dados, Arquitetura, Governança, Segurança e Produtos de Dados.
- Inglês avançado ou fluente.
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