Com 124 anos de história, a Gerdau é a maior empresa brasileira produtora de aço e uma das principais fornecedoras de aços longos nas Américas e de aços especiais no mundo. No Brasil, também produz aços planos, além de minério de ferro para consumo próprio. Além disso, possui uma divisão de novos negócios, a Gerdau Next, com o objetivo de empreender em segmentos adjacentes ao aço. Com o propósito de empoderar pessoas que constroem o futuro, a companhia está presente em vários países e conta com mais de 30 mil colaboradores em todas as suas operações.
Maior recicladora da América Latina, a Gerdau tem na sucata uma importante matéria-prima: mais de 70% do aço que produz é feito a partir desse material. Todo ano, 11 milhões de toneladas de sucata são transformadas em diversos produtos de aço. A companhia também é a maior produtora de carvão vegetal do mundo, com mais de 250 mil hectares de base florestal no estado de Minas Gerais.
Como resultado de sua matriz produtiva sustentável, a Gerdau possui, atualmente, uma das menores médias de emissão de gases de efeito estufa (CO e), de 0,91 t de CO e por tonelada de aço, o que representa aproximadamente a metade da média global do setor, de 1,91 t de CO e por tonelada de aço (worldsteel). Para 2031, a meta da Gerdau é diminuir as emissões de carbono para 0,82 t de CO e por tonelada de aço. As ações da Gerdau estão listadas nas bolsas de valores de São Paulo (B3) e Nova Iorque (NYSE).
Banco de Talentos Gerdau — Data, Analytics & IA
Na Gerdau, acreditamos no poder dos dados para transformar a indústria. Estamos em busca de profissionais apaixonados por tecnologia, inovação e inteligência artificial para liderar soluções estratégicas e escaláveis.
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Responsabilidades
Liderar projetos de ciência de dados e analytics
Implantar modelos de ML e IA com MLOPS
Aplicar técnicas de otimização e pesquisa operacional
Atuar com engenharia de dados e modelagem de datamarts
Colaborar com áreas de negócio e tecnologia
Requisitos
Formação em áreas de tecnologia ou exatas
Experiência com modelos preditivos, clustering, recomendação e otimização
Domínio de Python, SQL, bibliotecas de ML e ferramentas como Databricks e AWS
Vivência com pipelines, versionamento, notebooks colaborativos e ambientes em nuvem
Inglês avançado
Diferenciais
Spark, CI/CD, IA Generativa, RAG, agentes inteligentes
Plataformas colaborativas e ambientes analíticos modernos
Ferramentas de extração e orquestração de dados
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