Gerente de Ciência de Dados

A Frete.com, maior plataforma de fretes da América Latina, busca um(a) Gerente de Ciência de Dados para liderar a área de Ciência de Dados e MLOps. A pessoa será responsável pelos modelos que impulsionam o marketplace, como recomendação, precificação, retenção, prevenção de fraude, previsão de oferta e demanda, além da esteira de MLOps que mantém esses modelos em produção. A posição exige uma liderança com profundidade técnica para ser referência e formar novos especialistas, com atuação prática sempre que necessário para construir provas de conceito, conduzir revisões críticas e destravar problemas complexos de modelagem ou produção.

Responsabilidades

• Liderar, desenvolver e reter o time de Ciência de Dados e MLOps, garantindo clareza de contexto, autonomia e direcionamento individual de carreira.
• Formar seniores e especialistas por meio de PDIs, feedbacks estruturados e critérios claros de evolução na trilha técnica.
• Delegar a especialistas e seniores a responsabilidade por domínios e frentes de trabalho, fortalecendo a liderança técnica no time.
• Conduzir ciclos de desempenho e processos seletivos, elevando continuamente a barra de contratação.
• Definir e priorizar o roadmap de Ciência de Dados e MLOps em conjunto com a liderança de Dados e IA e com Produto.
• Traduzir problemas de negócio em formulações analíticas (modelos preditivos, ranking, otimização), priorizando por impacto e viabilidade.
• Estabelecer OKRs e métricas de sucesso que conectem cada modelo a um resultado de negócio mensurável.
• Gerir o orçamento de compute e ferramentas de Machine Learning da área e contribuir com a Engenharia de Dados na otimização de custos da infraestrutura, com práticas de FinOps.
• Garantir cadência, qualidade e previsibilidade nas entregas do time, gerenciando dependências com outras áreas.
• Definir o padrão de experimentação dos produtos que usam modelos: testes A/B, critérios de go/no-go e inferência causal.
• Cobrar rigor estatístico e reprodutibilidade, garantindo que resultados sejam medidos e comunicados com honestidade.
• Garantir a qualidade dos dados e das features usadas pelos modelos.
• Orientar as decisões de modelagem e arquitetura do time, avaliando trade-offs entre acurácia, interpretabilidade, latência e custo.
• Garantir a maturidade da esteira de MLOps da área (tracking, model registry, serving batch e online e monitoramento de drift), estabelecendo padrões de deploy.
• Atuar hands-on quando necessário: provas de conceito, revisão de código e desbloqueio de problemas complexos de modelagem ou produção.
• Conduzir a gestão de incidentes e de débito técnico dos modelos e pipelines sob responsabilidade da área.
• Trabalhar com Produto, Engenharia, Operações e áreas comerciais para identificar e priorizar oportunidades de Ciência de Dados.
• Comunicar resultados, riscos e trade-offs para públicos executivos de forma clara e objetiva.
• Representar Ciência de Dados em fóruns estratégicos da companhia.