As a Data Scientist, you will design experiments, build predictive models, and translate complex analyses into actionable insights to drive company decisions.
Especialista de Performance
📜 Description
- Desenvolver modelos estatísticos avançados para previsão de geração e detecção de anomalias.
- Construir e manter pipelines de dados em nuvem, seguindo boas práticas de engenharia de dados.
- Modelar e manter bases de dados analíticas com governança e versionamento de código.
- Traduzir KPIs de performance solar em dashboards e relatórios para decisão executiva.
- Automatizar fluxos de dados para reduzir trabalho manual e riscos de erro.
🛠️ Requirements
- Ensino superior completo em Engenharia, Estatística, Ciência de Dados ou áreas correlatas.
- Experiência com Python e/ou R aplicados à ciência de dados.
- Conhecimento em machine learning, forecast e modelagem estatística.
- Domínio de SQL e manipulação de bancos de dados.
- Experiência com cloud computing (GCP, Azure ou AWS).
- Experiência com ferramentas de BI (Power BI, Tableau ou similares).
Full job description
Estamos em busca de alguém motivado a abraçar responsabilidades e que goste de trabalhar com autonomia. Alguém que queira fazer a diferença e enfrentar desafios junto com uma equipe determinada a transformar o mercado de energia no Brasil.
Aqui na Órigo Energia você terá oportunidades de crescimento profissional e usará a sua energia para impactar positivamente o mundo.
Além disso, reconhecemos e valorizamos a diversidade de perspectivas, experiências e identidades que nossos colaboradores trazem para o ambiente de trabalho.
Nesse contexto acreditamos firmemente que a inclusão é a chave para um crescimento sustentável, e para a manutenção e fortalecimento de uma cultura verdadeiramente enriquecedora.
Não fazemos distinção entre candidatos, seja por gênero, deficiência, orientação sexual, raça/etnia ou idade. Por aqui, a sua competência vem acima de qualquer outro ponto!
Se você se identifica com esse perfil, candidate-se agora mesmo e seja parte de uma equipe dinâmica, colaborativa, criativa e inovadora.
Responsibilities
Objetivo do cargo
Liderar a construção de modelos analíticos avançados com Machine Learning, IA e outras técnicas que transformam os dados da arquitetura em previsões de geração, detecção refinada de perdas e priorização de serviços — sendo a ponte entre dado bruto e decisão de negócio.
Principais responsabilidades
- Desenvolver modelos estatísticos avançados (forecast de geração, detecção de anomalias, priorização de manutenção e serviços, entre outros).
- Construir e manter pipelines de dados (ETL/ELT) em nuvem, seguindo boas práticas de engenharia de dados.
- Modelar e manter bases de dados analíticas, garantindo governança e versionamento de código (Git).
- Traduzir KPIs de performance solar (PR, disponibilidade, perdas) em dashboards e relatórios para decisão executiva.
- Criar, manter e atualizar dashboards e relatórios recorrentes de performance, garantindo confiabilidade e atualização contínua das informações.
- Automatizar fluxos de dados (coleta, tratamento e disponibilização), reduzindo trabalho manual e o risco de erro nas rotinas de reporte.
- Conduzir testes de hipótese e análises estatísticas para validar diagnósticos de performance.
Requirements
Requisitos e qualificações
- Ensino superior completo em Engenharia, Estatística, Ciência de Dados, Ciência da Computação ou áreas correlatas.
- Experiência com Python e/ou R aplicados à ciência de dados.
- Conhecimento em machine learning, forecast e modelagem estatística.
- Domínio de SQL e manipulação de bancos de dados.
- Experiência com cloud computing (GCP, Azure ou AWS).
- Experiência com ferramentas de BI (Power BI, Tableau ou similares).
Diferenciais
- Experiência prévia no setor de energia solar, renovável, ultilities entre outros.
- Conhecimento de governança de dados e versionamento (Git).
- Vivência traduzindo modelos analíticos em indicadores para decisão executiva.
Competências esperadas
- Pensamento analítico e rigor estatístico.
- Orientação para resultados e impacto de negócio, não só entrega técnica.
- Capacidade de traduzir modelos complexos em decisões simples para a operação.
- Autonomia para conduzir projetos analíticos de ponta a ponta.
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