Cientista de Dados de Manufatura (calibração e yield)
Usar os dados de teste para calibrar sensores por aprendizado de máquina e explicar a perda de rendimento.
Cada sensor sai da linha com um desvio próprio. Em vez de descartar ou calibrar manualmente, o projeto aprende a correção a partir dos dados de caracterização — e, no caminho, descobre quais etapas do processo estão custando yield. É estatística aplicada com consequência industrial direta.
COMO FUNCIONA ESTA VAGA
A posição integra um projeto de pesquisa e desenvolvimento submetido a agência de fomento. Nessa modalidade a subvenção econômica custeia a equipe própria em regime CLT — não é bolsa.
Estamos formando o quadro durante a submissão. A contratação efetiva ocorre com a aprovação do projeto, e quem já está no banco é chamado primeiro. Currículo Lattes é o que pesa na avaliação.
A TELI é uma empresa brasileira de tecnologia em saúde, com produtos em operação e registro de software no INPI. Trabalho remoto por padrão; onde há laboratório ou ICT parceira, o modelo é híbrido. Os detalhes do projeto são compartilhados durante o processo seletivo.
O que você vai fazer
- Construir modelos de calibração por dispositivo a partir dos dados de teste.
- Analisar rendimento e correlacionar falhas com parâmetros de processo.
- Montar o pipeline de dados de bancada até o modelo em produção.
- Reportar resultados no formato exigido pelo projeto.
Requisitos
- Mestrado em Estatística, Engenharia, Computação ou experiência equivalente.
- Python científico (pandas, scikit-learn) e modelagem estatística sólida.
- Conforto com dados ruidosos e amostras pequenas.
Diferenciais
- Experiência em manufatura, metrologia ou controle estatístico de processo.
Não tem currículo formal? Use o campo “conte sua história”. A gente lê.