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Data scientist — previsão de stock e procura em farmácia
Construir os modelos de previsão que ajudam as farmácias a gerir melhor o seu stock, a partir dos dados de ligação aos programas de gestão e da atividade real do catálogo conectado Nexum.
A função
O catálogo conectado liga em tempo real o stock das farmácias aos programas de gestão. Estes dados abrem caminho a modelos de previsão de procura e de stock, úteis concretamente ao balcão: antecipar uma rutura, ajustar uma encomenda, identificar uma tendência.
A função consiste em construir estes modelos a partir de dados reais de farmácias, em contacto com a equipa técnica que opera o catálogo conectado e a equipa de operações que conhece o terreno.
O que vai fazer
- Construir modelos de previsão da procura e do stock a partir dos dados do catálogo conectado.
- Explorar os dados de atividade das farmácias para identificar sinais úteis e utilizáveis.
- Trabalhar com a equipa técnica para passar um modelo da experimentação à produção.
- Medir a qualidade real das previsões face à atividade observada, e iterar em consequência.
- Falar com os farmacêuticos e a equipa de operações para compreender as utilizações reais do stock em farmácia.
O que procuramos
- Uma experiência sólida em modelação preditiva, idealmente sobre séries temporais ou dados de procura.
- O domínio de uma linguagem de data science (Python na maioria dos casos) e à vontade com bases de dados reais de produção.
- O gosto por confrontar um modelo com a realidade do terreno em vez de com um conjunto de dados isolado.
- O inglês para as trocas técnicas; o francês é uma mais-valia.
- A autonomia para conduzir um assunto desde os dados brutos até um modelo útil em produção.
- Os modelos apoiam-se em dados de saúde e de utilização real das farmácias, alojados sob HDS: a sua proteção faz parte do trabalho, não uma caixa a assinalar depois.
O que oferecemos
- Totalmente remoto, a partir de qualquer país; a equipa já é internacional.
- Um acesso a dados reais de mais de 400 farmácias conectadas, não um conjunto de dados sintético.
- Uma stack técnica de ponta a ponta, TypeScript do lado do produto, operada por uma equipa que programa.
- Um produto premiado, Prémio de Inovação PharmagoraPlus 2026, e uma empresa que abre novos mercados europeus.
O processo, em quatro etapas
- Uma conversa com o diretor técnico.
- Uma entrevista técnica sobre a modelação e os dados.
- Um caso prático sobre dados representativos do catálogo conectado.
- Um encontro com a equipa.
Sem questionário abstrato: o caso prático apoia-se num problema real de stock em farmácia. Decisão em 48 horas após a última etapa.
Candidatar-se
O formulário prepara o seu e-mail, com o cargo já preenchido: algumas linhas sobre si e o que o atrai aqui, um link para o seu trabalho. A resposta vem da pessoa que recruta para o cargo.
Algumas linhas sobre si e o que o atrai aqui, CV ou perfil online bem-vindo. Endereço.
Todas as vagas
- Data analyst — aquisição e utilização (marketing orientado por dados)
- Data engineer — plataforma de dados de saúde (HDS)
- Engenheiro·a backend sénior — conectores de programas de gestão
- Engenheiro·a DevOps / SRE — infraestrutura HDS e LLM alojados internamente
- Engenheiro·a fullstack sénior — TypeScript
- Engenheiro·a mobile React Native — Nexum Pharma e Nexum Pro
- Engenheiro·a de investigação em IA (LLM alojados internamente, voz)
- Engenheiro·a de cibersegurança — dados de saúde e conformidade
- Farmacêutico·a produto e regulamentar — conselho científico e percursos
- Doutorando·a (PhD) em IA conversacional — polo de investigação
- Doutorando·a (PhD) em IA aplicada a dados de saúde — segurança e avaliação
- Product designer — interfaces do balcão e da aplicação
- Product manager — percursos de farmácia e pacientes
- Responsável de operações — implementação e sucesso das farmácias
- Responsável de operações Espanha / Portugal — abertura de mercados
Venha escrever a continuação.
Uma conversa com o diretor técnico, uma entrevista de arquitetura, uma sessão de trabalho ao vivo — depois uma decisão em 48 horas.
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