Cientista De Dados | Híbrido

Detalhes da Vaga

REQUISITOS

Experiência de 5 anos com ciência de dados e 10 anos atuando na área de tecnologia da informação;
Experiência sólida em modelagem preditiva, aprendizado de máquina e manipulação de grandes volumes de dados.

PRINCIPAIS RESPONSABILIDADES
Será responsável por desenvolver e implementar algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos, melhorar processos e gerar insights acionáveis para os negócios;
Desenvolvimento de Modelos de Machine Learning: Criar, treinar e otimizar modelos de machine learning, utilizando técnicas supervisionadas e não supervisionadas, para resolver desafios de negócios e melhorar a eficiência operacional;
Coleta e Limpeza de Dados: Preparar grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados, garantindo que estejam prontos para a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina;
Avaliação de Modelos: Monitorar e avaliar o desempenho dos modelos através de métricas como acurácia, precisão, recall e AUC, ajustando os modelos conforme necessário para maximizar o desempenho;
Implementação de Soluções em Produção: Trabalhar em estreita colaboração com engenheiros de dados para integrar os modelos de machine learning em sistemas de produção, garantindo sua escalabilidade e eficiência;
Exploração e Seleção de Features: Analisar e selecionar as melhores variáveis (features) para treinar os modelos, garantindo que os algoritmos possam generalizar e prever com precisão.
Visualização e Comunicação de Resultados: Traduzir os resultados dos modelos em visualizações claras e relatórios compreensíveis, permitindo que os stakeholders compreendam e tomem decisões informadas;
Proposta de Melhorias e Inovações: Propor soluções inovadoras com base em machine learning para otimizar processos, reduzir custos e melhorar a performance em diferentes áreas da empresa.
Pesquisa de Novas Tecnologias e Algoritmos: Manter-se atualizado com as últimas tendências em machine learning e inteligência artificial, incorporando novas técnicas e ferramentas quando aplicáveis.

CONHECIMENTOS TÉCNICOS
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.

POR QUE CAPCO?
Juntar-se à CAPCO significa ingressar em uma organização comprometida com um ambiente de trabalho inclusivo onde você é incentivado a

#BeYourselfAtWork

(Ser Você Mesmo no Trabalho).
Celebramos a individualidade e reconhecemos que a diversidade e a inclusão, em todas as formas, são fundamentais para o sucesso.
Acreditamos que todos trazem algo diferente, por isso adoraríamos saber o que o torna diferente!

O QUE OFERECEMOS?
Vale Refeição
GymPass
Assistência Médica
Assistência Odontológica
Seguro de Vida


Salário Nominal: A acordar

Fonte: Appcast_Ppc

Função de trabalho:

Requisitos

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