Você é apaixonado(a) por tecnologia e inovação? 💡
No Grupo SysMap – que reúne SysMap Solutions, TriggoLabs e – acreditamos que grandes resultados nascem de pessoas incríveis.
Somos uma empresa brasileira de tecnologia que, desde 1999, ajuda organizações a superar desafios complexos e acelerar sua transformação digital.
Nossa atuação abrange diversos segmentos, como Telecom, Varejo, Educação, Financeiro, Indústria/Cosméticos e Energia, sempre com foco em soluções inovadoras e de alto impacto.
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- Desenvolver, implementar e evoluir algoritmos de alocação e otimização para distribuição de produtos entre Centros de Distribuição e lojas;
- Manter e aprimorar simuladores de estoque para avaliação de cenários, testes de políticas de reposição e análises de backtest e what-if;
- Transformar protótipos e modelos desenvolvidos em notebooks em soluções produtivas, escaláveis e sustentáveis;
- Construir, manter e otimizar pipelines de dados em larga escala para suportar modelos analíticos e operacionais;
- Analisar indicadores de negócio, como nível de serviço, ruptura, giro de estoque e fill rate, gerando insights para apoiar decisões estratégicas;
- Comunicar resultados, recomendações e oportunidades de melhoria para áreas de negócio e stakeholders;
- Atuar em parceria com equipes de Engenharia de Dados na construção, operação e evolução de pipelines em ambiente cloud (AWS);
- Garantir a qualidade, confiabilidade e performance das soluções analíticas em produção;
- Contribuir para a evolução contínua dos modelos de abastecimento, planejamento e gestão de estoque;
- Participar da definição e implementação de melhores práticas de Ciência de Dados, engenharia analítica e desenvolvimento de soluções escaláveis.
Informações adicionais
- Graduação completa em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia, Economia ou áreas correlatas;
- Experiência sólida em Ciência de Dados, com desenvolvimento e implementação de soluções aplicadas a desafios de negócio;
- Conhecimento avançado em Python, incluindo bibliotecas como NumPy e Pandas;
- Domínio de SQL para consulta, manipulação e análise de dados;
- Conhecimento de estatística e probabilidade aplicadas a modelos de previsão, gestão de estoque e indicadores de nível de serviço;
- Experiência com PySpark para processamento e transformação de grandes volumes de dados;
- Vivência na construção, manutenção e otimização de pipelines de dados em larga escala;
- Experiência com serviços AWS, especialmente Glue e S3;
- Capacidade analítica para transformar dados em insights e recomendações estratégicas;
- Boa comunicação para interação com áreas de negócio e times técnicos.
Diferenciais
- Conhecimento em Polars para processamento de dados de alta performance;
- Experiência com otimização de performance em Python utilizando Numba (JIT);
- Vivência no desenvolvimento de algoritmos de alocação, otimização e pesquisa operacional;
- Experiência com simulação de estoque multi-elo e estratégias de abastecimento;
- Conhecimento em Streamlit e Plotly para desenvolvimento de aplicações e visualizações analíticas;
- Experiência com Terraform e práticas de Infraestrutura como Código (IaC);
- Vivência com processos e ferramentas de CI/CD;
- Conhecimento em AWS Step Functions para orquestração de fluxos de trabalho;
- Experiência em liderança técnica de projetos de Ciência de Dados;
- Atuação na mentoria e desenvolvimento técnico de cientistas de dados e profissionais da área.
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