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Una buena búsqueda no termina al encontrar un título atractivo. Compara las tareas, los requisitos y las condiciones de cada oferta con tu experiencia. Esta guía te ayuda a crear una lista de oportunidades, preparar documentos relevantes y comprobar dónde enviar cada candidatura.

La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.

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(Banco de Talentos) - Cientista de Dados Sênior

Minerva Foods - Faça parte dessa conexão

Trabajo remoto

Ubicación
Remote (Brazil)
Jornada
Full Time
Publicado
17 oct 2026

Confirma que la oferta sigue abierta y revisa sus condiciones en el sitio web de la empresa antes de solicitar el puesto.

Descripción del puesto

La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.

A Minerva Foods é líder na exportação de carne bovina na América do Sul e atua no segmento de carnes processadas, comercializando seus produtos em mais de 100 países. Além do Brasil, a Minerva Foods está presente na Argentina, Colômbia, Paraguai, Uruguai e possui plantas especializadas em ovinos na Austrália e Chile. Com nossas 46 unidades industriais, oferecemos produtos saudáveis e nutritivos, que são comercializados para clientes do mundo todo por meio de nossos 23 centros de distribuição e 17 escritórios internacionais. A área de Business Analytics tem como propósito resolver problemas de negócio complexos. Em outras palavras, a equipe de Business Analytics utiliza técnicas de estatística, algoritmos, métodos estocásticos e de otimização para modelar dados internos e externos para gerar informações valiosas que possam conduzir ações de melhoria de negócios. Estamos em busca de um candidato que traga um pensamento estruturado, um viés para a ação (hands-on), experiência comprovada em projetos de Ciência de Dados (modelos de Behaviour Score, Collection, Churn, Price Prediction, etc), habilidades de comunicação com clientes e um espírito de colaboração. Desenvolver e implementar modelos de machine (classificação, regressão e segmentação) utilizando as mais diversas bibliotecas em python; Validação de modelos de machine learning utilizando as mais diversas métricas e conceitos, como matriz de confusão, backtesting, out of time, treino e teste, safras, ROC-AUC e KS; Manusear dados de diferentes fontes, consolidado os dados em estruturas tangíveis para análise. Os dados nem sempre vão estar no mesmo ambiente ou no formato ideal para aplicação do modelo; Gerar status das atividades assim como estrutura clara de processo de dados para defender as soluções no nível estratégico; Gerar storytelling e montar apresentações para comunicação de resultados de modelagem e análises; Contribuir com mudança de processos, melhorando por via de dados a ponto de impactar financeiramente a empresa; Colaborar com as equipes de Infraestrutura de Dados, Engenharia de Dados e Sistemas e Engenharia de Processos para integrar da melhor forma possível as soluções analíticas desenvolvidas dentro das ferramentas e processos já existentes internamente; Acompanhar e propor mudanças na área, visando melhorias nos processos relacionados às atividades, projetos e ações a serem implantadas, visando incorporar as melhores práticas de mercado. Superior completo em áreas de Exatas (Estatística, Computação, Matemática, Física, Engenharia e etc) ou áreas relacionadas; Experiência de no mínimo 5 anos atuando em projetos de Ciência de Dados (modelos de Behaviour Score, Collection, Churn, Price Prediction, etc), com impacto comprovado nas áreas de Negócios; Conhecimentos obrigatórios: Python, SQL, Machine Learning, Pandas, Scikit-learn; Desejável: conhecimentos em databricks, MLOps e pós-graduação em exatas; Diferencial: ter trabalhado em projetos de Séries Temporais; Inglês - Nível Avançado; Disponibilidade para viagens as operações e escritórios da Minerva para mapeamentos de oportunidades, entendimentos de processos, validações e suporte ao cliente. Originally posted on Himalayas

Busca, compara y prepara tu candidatura

Empieza con un puesto o una competencia que quieras utilizar. Ajusta los filtros de ubicación y profesión y abre las ofertas para comparar sus responsabilidades. Si no encuentras resultados, prueba un término más corto o elimina un filtro cada vez.

Distingue los requisitos imprescindibles de las preferencias. Comprueba la jornada, la retribución y la ubicación cuando se indiquen. Un puesto remoto puede exigir residencia en un país, autorización para trabajar o coincidencia horaria. Confirma la oferta y las condiciones completas con la empresa.

Elige ejemplos reales de tu experiencia que respondan a los requisitos del puesto. Explica tu aportación y utiliza cifras solo cuando puedas justificarlas. Sigue las instrucciones de la empresa y revisa los datos de contacto, el contenido y el PDF antes de enviar la candidatura.

Antes de enviar tu candidatura

Preguntas sobre la búsqueda de empleo

¿Por qué algunas ofertas están en inglés?

Las empresas publican sus propios títulos y descripciones. Conservamos ese texto para no alterar requisitos o condiciones. La navegación y esta guía están en español. Si una búsqueda en español no encuentra ofertas, prueba también el título o la competencia en el idioma del anuncio, por ejemplo «software engineer».

¿Un puesto remoto permite trabajar desde cualquier país?

No necesariamente. La empresa puede limitar los países de residencia, exigir autorización para trabajar o fijar un horario. Comprueba estos puntos en la oferta original. Si no aparecen, consúltalos con la empresa antes de asumir que puedes trabajar desde tu ubicación.

¿Qué hago si no aparecen resultados?

Prueba un título más general o una sola competencia y elimina los filtros de uno en uno. Los nombres de los puestos varían entre empresas. Si una oferta concreta ha desaparecido, busca su referencia en la página de empleo de la empresa; ampliar los filtros no recupera una vacante cerrada.

¿La candidatura se envía desde ResumizeAI?

El botón de solicitud abre un destino externo. Sigue las instrucciones de la empresa o del proveedor de selección y confirma allí el envío. Preparar un currículum en ResumizeAI no equivale a presentar una candidatura. Si el enlace solo abre la web de la empresa, busca la vacante antes de continuar.

¿Cómo adapto el currículum y la carta de presentación?

Relaciona los requisitos con proyectos, tareas y resultados que puedas explicar. Destaca lo relevante sin inventar experiencia ni copiar competencias que no tienes. En la carta, explica tu interés y aporta un ejemplo concreto. Respeta el idioma y el formato pedidos y revisa ambos documentos antes de enviarlos.