Cientista de Dados

Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados para atuar na construção e sustentação de soluções analíticas e preditivas aplicadas à área de Recursos Humanos. Essa pessoa será responsável por transformar dados de pessoas em insights, indicadores, diagnósticos e modelos preditivos, gerando análises que apoiem a tomada de decisões operacionais e estratégicas e contribuam para uma gestão de pessoas cada vez mais orientada por dados.

Responsabilidades e atribuições

Projetar

e manter pipelines de dados de RH, integrando fontes corporativas, dados

operacionais e bases externas com controles de qualidade, rastreabilidade

e segurança.

Desenvolver

modelos preditivos para turnover e absenteísmo, incluindo engenharia de

atributos, validação temporal, calibração, métricas de negócio e

monitoramento prospectivo.

Construir

métricas de headcount, movimentação, turnover, absenteísmo, custos de

pessoal, retenção e indicadores por filial, regional e centro de custo.

Criar

relatórios e painéis operacionais e executivos, com segmentação regional,

priorização de ações e comunicação clara dos resultados.

Estruturar

práticas de governança de dados: catálogo de fontes, contratos de dados,

validações, versionamento de saídas, preservação da última base válida e

proteção de dados pessoais.

Automatizar

a atualização mensal dos produtos analíticos, incluindo extrações,

validações, geração de métricas, execução de modelos e publicação

controlada de relatórios.

Documentar

regras de negócio, limitações dos modelos, critérios de uso e dependências

técnicas, garantindo continuidade operacional.

Atuar

como referência técnica individual da frente de Data Science em People

Analytics, alinhando soluções com RH, Departamento Pessoal, Controladoria,

TI e lideranças de negócio.

Requisitos e qualificações

Python

e R para engenharia de dados, automação, análise estatística e modelagem.

SQL e

integração com bases corporativas, como Dremio.

Modelagem

preditiva com XGBoost, modelos de sobrevivência/Cox, validação temporal,

métricas de ranking, calibração e interpretabilidade com SHAP.

Construção

de pipelines reprodutíveis, testes automatizados, validações de dados e

monitoramento de qualidade.

Visualização

de dados e produção de relatórios executivos em HTML, Excel e dashboards.

Conhecimento

de indicadores e processos de RH, especialmente turnover, absenteísmo,

custos, admissões, desligamentos e estrutura organizacional.

Práticas

de privacidade e uso responsável de dados pessoais em análises de pessoas.

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