Data Scientist at Syngenta Group

São Paulo, São Paulo, Brazil -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

09 Oct, 26

Salary

0.0

Posted On

11 Jul, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Python, SQL, Machine Learning, Time Series Forecasting, Exploratory Data Analysis, Knowledge Graphs, Optimization Algorithms, Statistical Hypothesis Testing, AWS, Databricks, Git, English Proficiency, LLMs, RAG, Agentic AI, Supply Chain Analytics

Industry

Farming

Description

Descrição da empresa Sobre a Syngenta A Syngenta é líder mundial em inovação agrícola, com operações em mais de 90 países. Nossa missão é capacitar agricultores com tecnologias e práticas avançadas que permitam alimentar a crescente população mundial enquanto preservamos o planeta para as futuras gerações. Nossas descobertas científicas pioneiras proporcionam benefícios superiores aos agricultores e à sociedade em uma escala sem precedentes. Orientados por nossas Prioridades de Sustentabilidade, desenvolvemos continuamente tecnologias e soluções que auxiliam os produtores a cultivar plantas mais saudáveis em solos revitalizados, maximizando a produtividade. A Syngenta Crop Protection está sediada em Basel, Suíça, enquanto a Syngenta Seeds mantém sua sede nos Estados Unidos. Conheça nossas histórias e acompanhe nosso trabalho no LinkedIn, Instagram & X. Descrição do emprego Na Syngenta, nosso objetivo é construir a equipe mais colaborativa e confiável na agricultura, fornecendo sementes de alta qualidade e soluções inovadoras de proteção de cultivos que melhorem o sucesso dos agricultores. Para apoiar esta missão, a equipe de Produtos de IA de Vegetais (Vegetables AI Product) da Syngenta está buscando um Data Scientist (Cientista de Dados) com atuação Global. Esta função apoiará a entrega de soluções de IA/ML que transformam o planejamento de demanda, a alocação de estoque e a otimização da cadeia de suprimentos e decisões comerciais. Responsabilidades: Conduzir análise exploratória de dados (EDA) em conjuntos de dados comerciais e de cadeia de suprimentos (demanda, estoque, pedidos, qualidade, logística, custos de produção, precificação). Desenvolver, validar e monitorar modelos de machine learning, incluindo previsão de séries temporais, algoritmos de otimização, classificação e agrupamento aplicados a problemas da cadeia de suprimentos agrícola. Apoiar o design e refinamento de ontologias de grafos de conhecimento e lógica de raciocínio baseada em grafos para confirmação de demanda e alocação de lotes. Atuar como referência técnica interna junto às equipes de engenharia e entrega, revisando saídas de modelos e garantindo o alinhamento com os requisitos de negócios. Projetar e implementar frameworks de monitoramento de desempenho de modelos (rastreamento de precisão, detecção de viés e alertas de desvio). Contribuir para o rastreamento de geração de valor, fornecendo insumos analíticos e quantificação de impacto. Construir e manter notebooks analíticos, dashboards e documentações que gerem propriedade intelectual interna reutilizável. Colaborar com Engenheiros de Dados para definir requisitos de dados, validar a qualidade e garantir a integridade dos pipelines de IA. Parceirizar com o Product Designer para traduzir saídas de modelos em insights acionáveis para planejadores e equipes comerciais. Apoiar o design de experimentos (backtesting, simulação de cenários, testes A/B) para validar recomendações de IA antes da implantação em produção. Manter-se atualizado com avanços em ML aplicado, IA de agentes (agentic AI), raciocínio baseado em LLM e tecnologias de grafos de conhecimento. Qualificações Exigidas: Graduação ou Mestrado em Ciência de Dados, Estatística, Ciência da Computação, Matemática, Engenharia ou área correlata. 3 a 5 anos de experiência entregando soluções de ciência de dados aplicada em contextos operacionais ou orientados a produtos. Forte proficiência em Python para ciência de dados (pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, matplotlib/plotly). Experiência com SQL para consultas complexas, transformação e agregação de dados. Sólido entendimento de algoritmos de machine learning: regressão, classificação, análise de séries temporais (ARIMA, Prophet, LSTM), clustering e métodos de otimização. Experiência com design de experimentos, técnicas de validação de modelos e testes de hipóteses estatísticas. Familiaridade com plataformas de dados em nuvem (AWS, Databricks ou similar) e controle de versão (Git). Excelentes habilidades de comunicação em inglês (escrita e falada), sendo o idioma de trabalho diário. Experiência de trabalho em equipes multifuncionais ao lado de gerentes de produto, engenheiros e stakeholders de negócios. Desejadas: Conhecimento prático de LLMs, arquiteturas RAG ou frameworks de IA de agentes (ex: AWS Bedrock, LangChain). Exposição a grafos de conhecimento, bancos de dados de grafos ou tecnologias semânticas (RDF, SPARQL, property graphs). Familiaridade com domínios de dados de cadeia de suprimentos (supply chain) ou do setor agrícola. Forte capacidade de trabalhar de forma autônoma em equipes globais e multiculturais, lidando bem com ambiguidades e cenários em evolução. Informações Adicionais O que oferecemos Uma cultura que celebra a diversidade e a inclusão, promove o desenvolvimento profissional e busca um equilíbrio entre vida profissional e pessoal que apoie os membros da equipe. Oferece opções de trabalho flexíveis para atender às suas necessidades profissionais e pessoais. Pacote de benefícios completo (médico, odontológico e oftalmológico) que começa no seu primeiro dia. Férias Remuneradas, Licença Maternidade e Paternidade, Auxílio Educação, Programas de Bem-Estar, Descontos Corporativos, entre outros benefícios. A Syngenta é uma empresa que promove igualdade de oportunidades e não discrimina no recrutamento, contratação, treinamento, promoção ou quaisquer outras práticas de emprego por motivos de raça, cor, religião, sexo, nacionalidade, idade, orientação sexual, estado civil ou veterano, deficiência ou qualquer outro status legalmente protegido. Faça parte de uma empresa líder que dá vida ao potencial das plantas. #LI-Híbrido

Responsibilities

Develop and monitor ML models for demand planning, inventory allocation, and supply chain optimization. Collaborate with engineering and product teams to translate model outputs into actionable business insights and maintain analytical documentation.