Data Science Engineer (Foco em Real Estate & Research)

**Sobre a Posição** Buscamos um(a) Data Science Engineer para atuar na intersecção entre Engenharia de Dados, Machine Learning e Analytics. Você será peça\-chave na nossa área de Research, responsável por construir pipelines escaláveis, desenvolver modelos preditivos para o mercado imobiliário e garantir a produtização (MLOps) dessas soluções. Seu trabalho transformará dados complexos em insights estratégicos para executivos e investidores. O que você fará (Principais Desafios): Engenharia e Governança: Projetar e manter pipelines de dados escaláveis em arquitetura Lakehouse (Databricks/Delta Lake), garantindo a qualidade, linhagem e governança dos dados consumidos pela área de Research. Modelagem e Advanced Analytics: Desenvolver modelos estatísticos e de machine learning (séries temporais, regressões, segmentações) para prever dinâmicas do mercado imobiliário (vacância, preços, oferta). MLOps e Produtização: Gerenciar o ciclo de vida completo dos modelos (deploy, monitoramento de drift, CI/CD) utilizando ferramentas como MLflow. * novação com IA: Implementar soluções de GenAI e fluxos RAG para extrair valor de dados não estruturados (relatórios, notícias do setor). Data Storytelling: Traduzir resultados técnicos complexos em narrativas claras e acionáveis (dashboards em Power BI, apresentações) para stakeholders de negócio e investidores. O que buscamos (Requisitos Essenciais): Requisitos: Sólida experiência em Python e SQL, com vivência em processamento distribuído (Spark/PySpark). Experiência prática com arquitetura Lakehouse (preferencialmente Databricks) e construção de pipelines de dados. Domínio de fundamentos de Machine Learning e estatística aplicada. Experiência comprovada em MLOps (versionamento, deploy e monitoramento de modelos). Habilidade de comunicação e "Data Storytelling", conseguindo conectar análises técnicas a decisões de negócio. Será um diferencial se você tiver: **Conhecimento do mercado imobiliário, finanças ou indicadores macroeconômicos.** **Experiência com dados geoespaciais (GIS/GeoPandas).** **Vivência prática com NLP, LLMs e bancos vetoriais.** **Inglês avançado.**