Esta oportunidade é para atuação no formato híbrido, com atuação presencial 3-4x na semana, na Barra da Tijuca, Rio de Janeiro.
Atividades:
Coletar, processar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados para identificar padrões, tendências e insights que suportem a tomada de decisões estratégicas.
Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos de negócios, melhorando a eficiência e otimizando processos.
Colaborar com stakeholders de diferentes áreas para entender suas necessidades de dados e criar soluções que atendam às suas demandas.
Implementar soluções de data science utilizando linguagens de programação como Python, R e frameworks como TensorFlow, Scikit-learn ou PyTorch.
Realizar análises exploratórias de dados (EDA) e criar relatórios visuais que comuniquem de forma clara os insights e resultados obtidos.
Garantir a qualidade dos dados e a integridade dos modelos desenvolvidos, ajustando-os conforme necessário para maximizar sua precisão e utilidade.
Acompanhar as tendências e avanços nas áreas de ciência de dados, inteligência artificial e machine learning para trazer inovações para a empresa.
Trabalhar em estreita colaboração com equipes de engenharia de dados e analistas de BI para integrar soluções de dados nos sistemas e processos da empresa.
Requisitos:
Graduação em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas relacionadas.
Necessário experiência com IA generativa.
Experiência em ciência de dados, machine learning ou áreas correlatas.
Conhecimento profundo de técnicas estatísticas e de modelagem, algoritmos de machine learning e mineração de dados.
Proficiência em linguagens de programação como Python ou R, além de experiência com SQL.
Experiência com big data e ferramentas de processamento distribuído (ex.: Hadoop, Spark).
Conhecimento de visualização de dados utilizando ferramentas como Power BI, Tableau ou Matplotlib/Seaborn.
Fluência em inglês; conhecimentos adicionais em outros idiomas são um diferencial.
Competências:
Habilidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados e encontrar insights que agreguem valor ao negócio.
Capacidade analítica excepcional e forte orientação para a resolução de problemas.
Boa comunicação e habilidade de traduzir resultados técnicos em linguagem de negócios.
Proatividade e vontade de aprender novas técnicas e ferramentas.
Excelentes habilidades de colaboração e trabalho em equipe.
Capacidade de priorizar e gerenciar múltiplos projetos simultaneamente.
Diferenciais:
Experiência com deep learning e redes neurais.
Certificações em Data Science ou Machine Learning.
Experiência em empresas de tecnologia ou consultoria com foco em projetos de dados e IA.
Familiaridade com metodologias ágeis e DevOps aplicados a projetos de dados.
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