Especialista Em Inovação Digital (Cientista De Dados) Vg 4463
Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil
Arcadis
Arcadis is the leading global design & consultancy organization for natural and built assets. We are over 29,000 people, active in more than 70 countries that generate €3.4 billion in revenues.Sobre a Arcadis:
A Arcadis é a empresa líder mundial em soluções sustentáveis de design, engenharia e consultoria para ativos naturais e construídos. Somos mais de 36.000 pessoas, em mais de 70 países, dedicadas a melhorar a qualidade de vida. Todos têm um papel importante a desempenhar. Com o poder de muitas mentes curiosas, podemos resolver os desafios mais complexos do mundo e ter um impacto ainda maiores juntos.
Descrição da vaga:
Atuar no desenvolvimento de soluções analíticas, com foco em otimização e priorização de investimentos, construção de análises descritivas, preditivas e/ou prescritivas, demonstrando os insights através de painéis e apresentações para apoio à tomada de decisão. Além disso, irá prestar o suporte direto às frentes de planejamento técnico estratégico e ao gerenciamento do portfólio de projetos.
Atividades:
- Construir modelos analíticos e preditivos para apoio à tomada de decisão estratégica, considerando variáveis como maturidade dos investimentos, metas contratuais e cronogramas.
- Desenvolver dashboards e relatórios dinâmicos para diferentes perfis de usuários (técnicos, estratégicos e operacionais).
- Criar e manter estruturas de dados, ETLs e automações com foco em consistência, escalabilidade e atualização contínua dos dados.
- Realizar integrações entre bases georreferenciadas, financeiras, técnicas e regulatórias, garantindo padronização.
- Apoiar na padronização, documentação e governança dos dados utilizados em ambas as frentes do projeto.
- Trabalhar em estreita colaboração com área e stakeholders envolvidos no projeto.
Pré-requisitos:
- Formação em Engenharias, Cursos de T.I. ou exatas
- Experiência prática com modelagem, análise e ciência de dados aplicada a problemas reais.
- Conhecimento em machine learning (modelos supervisionados, não supervisionados, séries temporais, análise espacial, pesquisa operacional e modelos de otimização e simulação).
- Domínio em Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn etc.) e Power BI (M, DAX, Power Query).
- Conhecimento em SQL e estruturação de bancos relacionais e não-relacionais.
- Experiência com construção de dashboards, automações e pipelines de dados.
- Capacidade de lidar com dados espaciais e georreferenciados (GIS).
- Disponibilidade para atuar em modelo presencial em São Paulo/SP (próximo ao metrô Armênia - Linha Azul)
Diferenciais:
- Experiência com projetos de saneamento, engenharia, infraestrutura pública, saneamento, CAPEX, FEL, portfólio de investimentos ou áreas correlatas.
- Conhecimento teórico e aplicado de uso de Inteligência Artificial tradicional e generativa.
Por que escolher a Arcadis?
Só podemos alcançar nossos objetivos quando todos têm a capacidade de ser o melhor que podem ser. Acreditamos que a contribuição de todos é importante. É por isso que somos pioneiros em uma abordagem baseada em habilidades, onde você pode aproveitar suas experiências e conhecimento único para traçar seu caminho profissional e maximizar o impacto que podemos gerar juntos.
Você realizará um trabalho significativo e, não importa qual seja o cargo, ajudando a oferecer soluções sustentáveis para um planeta mais próspero. Faça sua marca, em sua carreira, colegas, clientes, vida e no mundo ao seu redor.
Juntos, podemos criar um legado duradouro.
Nosso Compromisso com Igualdade, Diversidade, Inclusão e Pertencimento:
Queremos que você possa trazer o melhor de si para o trabalho todos os dias, é por isso que levamos a igualdade e a inclusão a sério e nos responsabilizamos por nossas ações. Nossa ambição é ser um empregador de escolha e oferecer um ótimo ambiente de trabalho para todas as nossas pessoas.
Junte-se à Arcadis. Crie um legado.
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: ETL Lidar Machine Learning NumPy Pandas Pipelines Power BI Python Scikit-learn SQL
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