Analista de Dados Sênior

Sobre a oportunidade

A Canedo HR Solutions está conduzindo um processo seletivo para uma empresa parceira que atua no segmento de tecnologia, inteligência e análise de dados aplicados à saúde suplementar.

Buscamos um(a) profissional Sênior para atuar na estruturação e evolução da área de Ciência de Dados, desenvolvendo modelos preditivos, análises estatísticas e soluções de Inteligência Artificial voltadas ao segmento de saúde.

A posição oferece autonomia para conduzir projetos de ponta a ponta, desde a preparação e análise dos dados até o desenvolvimento, implantação e monitoramento dos modelos, em parceria com as áreas de Produto e Saúde.

Principais responsabilidades

Estruturar e organizar processos, padrões e boas práticas de Ciência de Dados, incluindo métricas de desempenho, gestão e versionamento de modelos e etapas de validação junto ao time de Saúde.

Desenvolver modelos preditivos para previsão de sinistralidade, custos médicos e reajustes contratuais, considerando indicadores como IPCA e variação de utilização, com análises nos níveis de beneficiário, apólice e carteira.

Integrar dados externos, como informações setoriais e demográficas, para analisar tendências de mercado, evolução das populações e comportamento das carteiras.

Desenvolver segmentações e análises comparativas por meio de técnicas de clusterização de beneficiários e empresas, além de avaliar operadoras e suas particularidades.

Identificar anomalias e padrões de utilização, como pacientes de alto custo, hiperconsultadores e atipicidades de uso, incluindo análises de linhas de cuidado (oncologia, saúde mental e atestados).

Identificar inconsistências em bases de dados que utilizam codificações TUSS e CID.

Desenvolver e implantar modelos de Machine Learning em ambiente de nuvem, garantindo versionamento, monitoramento e acompanhamento de desempenho.

Projetar modelos autoadaptáveis, com processos automatizados de atualização e retreinamento conforme a entrada de novos dados, identificando perda de desempenho e mudanças nos padrões (drift).

Aplicar técnicas de Inteligência Artificial Generativa e Processamento de Linguagem Natural (NLP), utilizando LLMs, RAG e embeddings para extração automatizada de informações, interpretação de relatórios e desenvolvimento de assistentes inteligentes voltados à saúde.

Priorizar entregas em conjunto com os times de Produto e Saúde e apresentar resultados para públicos técnicos e não técnicos.Requisitos

Graduação completa em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia, Física ou áreas correlatas. Conhecimento sólido em Python aplicado à Ciência de Dados, incluindo bibliotecas como Pandas, NumPy e Scikit-learn. Boa fundamentação estatística, com conhecimentos em séries temporais, regressão, classificação e clusterização. Experiência ou conhecimento em SQL para consulta, validação e preparação de dados, inclusive com apoio de ferramentas de Inteligência Artificial. Conhecimento de boas práticas para implantação de modelos em produção, incluindo versionamento, monitoramento e retreinamento. Autonomia para conduzir projetos de ponta a ponta, priorizar entregas e estruturar processos de trabalho.

Diferenciais

Não é necessário dominar todos os conhecimentos abaixo. Valorizamos profissionais com curiosidade, iniciativa e capacidade de aprendizado. Experiência no segmento de saúde suplementar ou seguros de saúde, especialmente com sinistralidade, regulação da ANS e codificações TUSS e CID. Experiência com plataformas de computação em nuvem, preferencialmente Google Cloud Platform (BigQuery, Vertex AI e Dataflow). Conhecimento prático em Processamento de Linguagem Natural (NLP), LLMs e arquiteturas RAG. Experiência com dados públicos setoriais e demográficos, como informações da ANS e do IBGE, e análise de mercado. Vivência com dbt (data build tool) para modelagem e transformação de dados em Data Warehouse. Conhecimento em matemática atuarial ou análise estatística de risco.