Ingram Micro
Supervisor de Ciência de Dados
Brazil · Hybrid · Full time
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About the role
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- EmployerIngram Micro
- LocationBrazil
- Work styleHybrid
- Employment typeFull time
- Employer posted
It's fun to work in a company where people truly BELIEVE in what they're doing!
Job Description:
Na Ingram Micro, conectamos pessoas, tecnologia e oportunidades para transformar negócios em escala global. Somos um ecossistema que impulsiona inovação, acelera resultados e apoia empresas em jornadas complexas de transformação digital — sempre guiados por integridade, responsabilidade e excelência técnica. Aqui, profissionais de tecnologia atuam com autonomia, impacto real e espaço para evolução contínua, contribuindo diretamente para soluções que sustentam o futuro digital dos nossos clientes.
Sobre o time:
Você fará parte da BRLink – Serviços, nossa equipe de Dados & Inteligência Artificial desempenha um papel estratégico na aceleração dos negócios, desenvolvendo soluções avançadas que transformam dados em decisões e criam novas oportunidades de crescimento.
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Responsabilidades:
Como Supervisor(a) de Ciência de Dados, você será responsável por liderar equipes multidisciplinares de Data Science, Machine Learning e Data Engineering, impulsionando a estratégia de IA e Analytics da organização e garantindo excelência técnica na entrega de soluções inovadoras.
Principais responsabilidades
Liderar, desenvolver e inspirar profissionais de Ciência de Dados, Machine Learning e Engenharia de Dados, promovendo crescimento técnico e profissional.
Definir prioridades, distribuir demandas e garantir a qualidade técnica e a entrega dos projetos da área.
Conduzir planos de desenvolvimento, feedbacks estruturados e acompanhamento de metas individuais da equipe.
Liderar iniciativas estratégicas envolvendo IA, Machine Learning, IA Generativa (RAG e arquiteturas multiagentes) e Analytics Avançado.
Avaliar, recomendar e implementar arquiteturas modernas baseadas em AWS e Databricks.
Garantir boas práticas de MLOps, governança de dados, segurança e otimização de custos em ambientes cloud.
Apoiar projetos de transformação e migração de infraestrutura em nuvem, assegurando continuidade operacional e governança.
Atuar como parceiro estratégico das áreas de negócio e clientes, traduzindo temas técnicos complexos em recomendações de valor para tomada de decisão.
O perfil que buscamos:
Experiência em liderança e desenvolvimento de equipes técnicas de Ciência de Dados, Machine Learning ou Engenharia de Dados.
Vivência comprovada na implantação, operacionalização e escalabilidade de modelos de Machine Learning em ambientes produtivos.
Sólido conhecimento em AWS e Databricks, incluindo arquitetura, governança e melhores práticas.
Experiência com MLOps, DataOps, governança de dados e arquitetura moderna de dados.
Conhecimento em IA Generativa, RAG, sistemas multiagentes e aplicações avançadas de Inteligência Artificial.
Experiência em projetos de migração de ambientes cloud, especialmente em cenários como GCP para AWS.
Boa comunicação para interação com públicos técnicos, executivos, clientes e stakeholders de negócio.
Formação superior em Estatística, Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Ciência da Computação, Engenharia ou áreas correlatas.
Diferencial: Certificações AWS e/ou Databricks serão consideradas diferenciais.
Idiomas:
Inglês intermediário a avançado para interação com times globais.
Espanhol intermediário a avançado para colaboração em ambiente internacional.
Por que construir sua carreira na Ingram Micro:
Na Ingram Micro, você encontra escala global com autonomia local, atuação em projetos desafiadores, aprendizado contínuo e espaço real para crescimento técnico. Valorizamos profissionais que assumem responsabilidade, colaboram de forma ativa e entregam impacto consistente.
Aqui, sua senioridade se traduz em confiança, autonomia e protagonismo técnico.
Na Ingram Micro, você não apenas sustenta ambientes — você ajuda a moldar o amanhã.
#LetsShapeTomorrow #TogetherIngramMicro
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Staying safe while you apply
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Preparing for this role with ROLIVA
- Check the fit.
Compare the requirements with the experience you have confirmed, including gaps.
- Prepare honestly.
Build interview stories and application drafts from your own evidence.
- Keep track.
Save the role and record your own application status and follow-ups.
At a glance
- Work styleHybrid
- Employment typeFull time
- Employer posted
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Skills in this posting
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