Antes de tudo, você precisa se identificar com nosso propósito que é valorizar as pessoas para que cada uma construa a sua própria história.
Além disso, é interessante que você tenha:
Formação acadêmica em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou área relacionada.
Experiência comprovada como Cientista de Dados, com foco em resolução de problemas e criação de modelos preditivos complexos.
Forte conhecimento em linguagens de programação Python, bem como em ferramentas e bibliotecas de ciência de dados.
Proficiência em técnicas de aprendizado de máquina, incluindo algoritmos de classificação, regressão, agrupamento, processamento de linguagem natural, entre outros.
Experiência em trabalhar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, utilizando bancos de dados SQL, Spark e Athena.
Capacidade de comunicar resultados complexos de forma clara e concisa para diferentes partes interessadas, incluindo equipes técnicas e executivas.
Habilidades sólidas de resolução de problemas, pensamento analítico e capacidade de tomar decisões baseadas em dados.
Será um diferencial:
Experiência com Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs).
Mestrado ou doutorado será valorizado.
O seu desafio será:
Liderar e executar projetos de análise de dados de ponta a ponta, desde a identificação das necessidades de negócios até a entrega de insights acionáveis.
Desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina, algoritmos e técnicas estatísticas para resolver problemas complexos de negócios.
Realizar análises exploratórias de dados para identificar padrões, tendências e insights relevantes que possam impulsionar a estratégia e a eficiência operacional.
Trabalhar em colaboração com equipes multidisciplinares para traduzir requisitos de negócios em soluções analíticas e garantir a implementação bem-sucedida.
Realizar avaliação crítica de dados, garantindo a qualidade, integridade e segurança dos mesmos.
Fornecer orientação e liderança técnica para membros juniores da equipe, promovendo o desenvolvimento e aprimoramento contínuo das habilidades em ciência de dados.
Ficar atualizado(a) com as últimas tendências e avanços no campo da ciência de dados, bem como identificar oportunidades para aplicar tecnologias emergentes em projetos futuros.
#J-18808-Ljbffr