Data Scientist

O FC Porto pretende reforçar a sua equipa de Data Office com um(a) Data Scientist, contribuindo para a análise e valorização de dados nas diferentes áreas da organização.

Esta função terá um papel ativo no apoio à análise de dados, desenvolvimento de modelos estatísticos e criação de soluções que suportem a tomada de decisão.

Responsabilidades

• Desenvolver e apoiar a implementação de modelos estatísticos e analíticos
• Preparar, transformar e validar dados para utilização em análises e modelos
• Desenvolver dashboards e visualizações que facilitem a tomada de decisão
• Realizar análises exploratórias, identificando padrões, tendências e oportunidades
• Criar modelos de previsão e segmentação adaptados às necessidades das diversas áreas
• Trabalhar com equipas multidisciplinares, traduzindo desafios em soluções analíticas
• Documentar metodologias, análises e processos de forma clara e organizada

Requisitos

• Formação superior em Data Science, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas semelhantes
• Conhecimentos de Python e fundamentos sólidos de estatística aplicada
• Familiaridade com análise e tratamento de dados (e.g., pandas, numpy)
• Conhecimentos em SQL
• Experiência com ferramentas de visualização (e.g., Power BI, Tableau)
• Capacidade de comunicar resultados de forma clara a diferentes stakeholders
• Proatividade, espírito crítico e vontade de aprendizagem contínua

Valorizamos

• Experiência no consumo e integração de APIs
• Capacidade de desenvolver aplicações web simples para exploração de dados (e.g., Streamlit, Dash)
• Contacto com ambientes cloud ou ferramentas do ecossistema de dados
• Experiência prática no desenvolvimento de modelos ML e IA
• Contacto com técnicas de NLP e modelos de linguagem (LLMs), incluindo uso de modelos open‑source ou comerciais
• Experiência com bibliotecas e frameworks de machine learning (e.g.,TensorFlow, PyTorch)
• Conhecimento de métodos tradicionais de ML (e.g., árvores de decisão, clustering)
• Noções de práticas de MLOps e deployment de modelos em contexto cloud (AWS, Azure ou GCP)

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