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Descrição
Mínimo de 5 anos de experiência em ciência de dados e 10 anos atuando na área de tecnologia da informação;
Forte conhecimento em algoritmos de machine learning (regressão, classificação, clustering, deep learning);
Algoritmos de Machine Learning: Regressão Linear, Regressão Logística, Árvores de Decisão, Florestas Aleatórias, SVM, Redes Neurais, Clustering (K-means, DBSCAN), Gradient Boosting Machines (GBM), XGBoost, LightGBM, Naive Bayes, Random Forest, Análise de Componentes Principais (PCA), Redes Bayesianas, Redes de Markov, Séries Temporais (ARIMA, Prophet);
Habilidade com bibliotecas e frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost;
Domínio de linguagens de programação como Python ou R;
Experiência com bancos de dados SQL e NoSQL;
Cloud Computing: Microsoft Azure, AWS; Notebooks: Jupyter Notebook;
Conhecimento em processamento de grandes volumes de dados e ferramentas de big data (Hadoop, Spark);
Habilidades Analíticas: Capacidade de transformar grandes volumes de dados em insights e de implementar modelos preditivos que resolvam problemas reais de negócios;
Implementação em Produção: Experiência em colocar modelos de Machine Learning em produção e otimizá-los para escala e performance.
ESCOLARIDADE
Graduação: superior em Administração, Engenharia, Contabilidade, Direito, Economia, Análise de Tecnologia da Informação, Administrador de Tecnologia da Informação ou áreas correlatas.
Pós-graduação: relevantes em áreas de Transformação Digital, Análise de Dados, Business Intelligence ou Machine Learning ou em especialidades correlatas à função.
Certificação: Ao menos uma das certificações a seguir: (Certificação PMI-ACP, CBPP, BPM ou Lean 6-Sigma (Black Belt) ou Certificação PMP ou PMI-ACP, Professional Scrum Master (PSM), Team Kanban Practitioner (TKP), Lean 6-Sigma (Black Belt) ou Certificação Oficial SAFe.
04/11/2024 - 1 Vaga(s) - 2969 Views -
Requisitos
Nível (Senioridade): Senior.
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