Profissional Consultor Ciências de Dados

A Radix busca um(a) Profissional Consultor(a) de Ciências de Dados para atuar em projetos complexos, definindo estratégias analíticas e roadmaps, liderando a formulação de problemas, desenvolvendo análises e modelos de machine learning. O profissional será responsável por explorar bases de dados, identificar padrões, projetar e testar modelos de classificação, regressão e clustering, além de definir KPIs e conduzir validações. A Radix desenvolve soluções para empresas de diversos setores, oferecendo um ambiente dinâmico com diferentes desafios tecnológicos e prazos. Responsabilidades Definir a estratégia analítica e o roadmap da frente de ciência de dados, alinhando prioridades técnicas aos objetivos do projeto e às decisões do negócio. Liderar a formulação do problema, definindo hipóteses, unidades de análise, critérios de comparação, abordagens candidatas e métricas de sucesso. Explorar a base glosado versus não glosado e identificar hotspots, padrões recorrentes e diferenças relevantes entre perfis aceitos e glosados. Desenvolver análises de Pareto e segmentações por operadora, unidade, especialidade, procedimento, motivo, etapa da jornada e tempo entre eventos. Projetar, testar e interpretar modelos de classificação, regressão, árvores, ensembles, clustering e métodos estatísticos adequados ao problema. Definir e validar features que representem divergências, coocorrências, consistência de códigos, mix de itens, maturação do evento e timing entre etapas. Definir KPIs e conduzir validações in-sample e out-of-sample, avaliando desempenho, explicabilidade, reprodutibilidade, generalização, vieses, falsos positivos e falsos negativos. Traduzir padrões em tipologias operacionais e drivers acionáveis, conectando-os a intervenções de processo, regras, checagens, alertas ou automação. Quantificar impacto potencial e apoiar a priorização de iniciativas por valor evitável, frequência, recorrência, replicabilidade e esforço. Conduzir pesquisas aplicadas e provas de conceito, selecionando tecnologias e metodologias com critérios claros de aceite, continuidade e escalabilidade. Apoiar a integração e a evolução de modelos ou regras analíticas no fluxo operacional, definindo monitoramento, gatilhos de revisão e critérios de segurança. Trabalhar em conjunto com engenharia de dados, áreas de negócio, especialistas assistenciais e equipes de tecnologia para garantir consistência e aplicabilidade. Liderar discussões técnicas e orientar profissionais juniores e plenos, promovendo boas práticas de código, revisão, documentação, reprodutibilidade e experimentação. Comunicar achados complexos de forma clara para públicos técnicos e executivos, explicitando limitações, riscos e implicações para decisão.