Estágio: Ciência de Dados

? Local: Presencial

? Carga horária: 6h/dia

? Bolsa auxílio: Compatível com o mercado + benefícios

Você é curioso, gosta de resolver problemas com dados e quer aprender com um time que está na fronteira da inovação?
Buscamos estudantes que desejam atuar em projetos reais, utilizando dados para gerar insights, apoiar decisões estratégicas e desenvolver soluções com alto impacto para o negócio.

Você irá trabalhar ao lado de engenheiros de dados, cientistas de IA e analistas de negócio em projetos que envolvem desde análises exploratórias até modelagem estatística, machine learning e uso de LLMs.

·        Coletar, organizar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados;

·        Desenvolver dashboards, análises exploratórias e relatórios com storytelling de dados;

·        Aplicar algoritmos de machine learning para resolver problemas de previsão, classificação ou segmentação;

·        Colaborar com outros times técnicos e de negócio para traduzir desafios em soluções baseadas em dados;

·        Participar de iniciativas de avaliação e uso de modelos de linguagem (LLMs) para análise de texto e automação de processos.

·        Cursando graduação em Ciência de Dados, Estatística, Engenharia, Computação, Economia ou áreas correlatas (a partir do 3º semestre);

·        Conhecimentos básicos em Python (Pandas, NumPy, Matplotlib ou similares);

·        Desejável conhecimento em PHP e FlutterFlow;

·        Familiaridade com SQL e análise de dados exploratória;

·        Interesse em aprendizado de máquina e ciência de dados aplicada;

·        Boa capacidade analítica, comunicação clara e vontade de aprender.

·        Boas práticas de análise e engenharia de dados;

·        Construção de modelos preditivos e pipelines de machine learning;

·        Uso de plataformas modernas como Watsonx, Jupyter, DataStage, AutoAI e outras ferramentas líderes de mercado;

·        Criação de relatórios e apresentações com foco em impacto e clareza de insights;

·        Colaboração em projetos ágeis e interdisciplinares.

·        Participar de projetos com dados reais e desafios relevantes;

·        Mentoria com cientistas de dados experientes e acesso a capacitações técnicas;

·        Ambiente diverso, colaborativo e voltado à inovação contínua.