O que você precisa ter:Concluiu graduação em TI, Engenharias, Matemática, Estatística, Física, Química e afins;Tem conhecimento em algoritmos de ciência de dados e habilidade com escrita de código em Python;Conhecimento em processo de versionamento e revisão de código (ex: github, gitlab, etc), processos de monitoria de modelos em produção e metodologias de experimentação (ex: teste A/B);Experiência com criação de produtos de dados, com manipulação de grandes quantidades de dados e uso de ferramentas (ex: Spark, Dask, etc);Possui conhecimento em SQL e no Data Science Toolkit (ex.
scikit-learn, pandas, notebooks, etc.)
e em modelos preditivos.
Será um diferencial se você:É pós-graduado(a) em áreas correlacionadas com ciência de dados;Tem conhecimento do processo de deployment de modelos em produção e com metodologias de teste para produtos de dados.Horário de Trabalho: 8h às 17h48 de segunda a sexta.Como será o seu dia a dia:Desenvolver modelos e análises diagnósticas, descritivas, preditivas e prescritivas usando técnicas de análise estatística e de machine learning para suporte a decisões data-driven; Aprimorar continuamente os modelos existentes, para tornar o bom ainda melhor; Aliar a elaboração de modelos estatísticos complexos a problemas específicos de negócio, garantindo índices cada vez maiores de aprovações automáticas de baixíssimo risco; Aliar alta qualidade de projetos de modelos com rápida entrega, atendendo as demandas e especificidades de cada segmento; Atualizar-se constantemente em relação a novas práticas em ciência de dados; Aplicar técnicas estatísticas de amostragem e modelagem para identificar pontos de melhoria no negócio; Aplicar técnicas de clusterização para identificar o perfil do cliente.