.Prosperar juntos. Este é o PROPÓSITO do Sicoob Credicom, a maior cooperativa financeira da área de saúde do Brasil. Com mais 30 anos de experiência, somos uma instituição financeira sólida, que entrega as melhores soluções para os nossos cooperados.Somos feitos de valores!?? Gente servindo Gente?? Foco do Cooperado?? Atitude Protagonista?? Liderança Inspiradora?? Inovação com Simplicidade?? Decisão baseada em DadosO que precisamos que você tenha:Ensino Superior Completo em Tecnologia da Informação ou correlatos; Experiência comferramentas de visualização de dados (Tableau, Power BI). Conhecimento em técnicas de processamento de imagens e visão computacional.Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum, Kanban). Proficiência em Python e bibliotecas relacionadas (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn).Experiência com SQL para manipulação e consulta de bases de dados.Conhecimento em plataformas de cloud computing (AWS, Azure) é desejável.Experiência prática em projetos de Machine Learning e IA, desde a prototipação até a implantação.Familiaridade com conceitos de MLOps e ferramentas como Docker, Kubernetes e pipelines CI/CD.Experiência em Big Data com ferramentas como Apache Spark e Apache Airflow.Domínio de algoritmos supervisionados e não supervisionados.Experiência com algoritmos de Deep Learning e técnicas de Transfer Learning.Conhecimento em Reinforcement Learning é um diferencial.Outras habilidades:Excelente comunicação e habilidades para traduzir conceitos técnicos em insights de negócio.Proatividade e capacidade de trabalhar de forma colaborativa em equipes multidisciplinares.Pensamento analítico e orientação para resolução de problemas complexos.Diferencial/Certificações:Certificações em Machine Learning, Data Science ou Cloud Computing (por exemplo, AWS Certified Machine Learning Specialty, Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate).Responsabilidades e Habilidades:Desenvolvimento de Modelos de IA:Atuar no desenvolvimento e otimização de modelos de Machine Learning utilizando algoritmos como Regressão Linear, Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM) e SVM.Aplicar técnicas de Deep Learning com frameworks como TensorFlow e PyTorch para construir Redes Neurais Convolucionais (CNNs), Redes Neurais Recorrentes (RNNs/LSTMs) e Redes Adversárias Generativas (GANs).Implementar modelos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) utilizando BERT, GPT ou outros modelos baseados em Transformers.Criação de Soluções Personalizadas:Desenvolver sistemas de recomendação, segmentação de clientes e detecção de anomalias.Utilizar algoritmos não supervisionados como K-Means, DBSCAN e PCA para análises exploratórias.Análise e Pré-processamento de Dados:Realizar limpeza, transformação e engenharia de atributos nos dados.Utilizar ferramentas como Pandas, NumPy e Scikit-learn para manipulação e análise de dados