**Papel na empresa**:Atuar como cientista de dados em clientes, desenvolvendo modelos de IA, Machine Learning.
Isso inclui a aplicação de técnicas estatísticas, modelagem de dados e habilidades de programação para resolver problemas complexos, construir algorítmo de predicão, recomendacão, trabalhar com LLM em GenAI etc.
**Responsabilidades**:
- Proficiência em Python, Pandas, Plotly, Scikit-learn e TensorFlow.
- Habilidades em pré-processamento, feature engineering e análise de séries temporais.
- Contribuição na metodologia TDSP e condução de reuniões.
- Mentoria para membros juniores e contribuição na fase de Deployment.
- Condução independente de análises, escopos detalhados e interação com clientes.
- Documentação técnica, apresentações e participação na estimativa de recursos.
- Coleta e pré-processamento de dados de diversas fontes.
- Experiência com ferramentas de Big Data como Apache Spark.
- Análise estatística avançada, regressões e análise de componentes principais.
- Modelagem independente de machine learning com ênfase em modelos sofisticados e deep learning.
- Avaliação rigorosa de modelos, técnicas de regularização e ensemble.
- Comunicação eficaz de insights complexos usando ferramentas avançadas de visualização.
- Proficiência em plataformas de nuvem, otimização de pipelines e implementação de soluções de ML em escala.
**Requisitos**:
- Proficiência em Python, com foco em programação funcional e orientada a objetos.
- Experiência avançada em Pandas, Plotly, Scikit-learn e TensorFlow.
- Competência em pré-processamento, feature engineering e análise de séries temporais.
- Familiaridade e contribuição na metodologia TDSP.
- Habilidade para conduzir reuniões de Business Understanding e apresentar resultados.
- Capacidade de mentoria para membros juniores e contribuição na fase de Deployment.
- Condução independente de análises, escopos detalhados e interação com clientes.
- Documentação técnica, apresentações e participação na estimativa de recursos.
- Coleta e pré-processamento de dados de diversas fontes.
- Experiência com ferramentas de Big Data como Apache Spark.
- Análise estatística avançada, regressões e análise de componentes principais.
- Modelagem independente de machine learning com ênfase em modelos sofisticados e deep learning.
- Avaliação rigorosa de modelos, técnicas de regularização e ensemble.
- Comunicação eficaz de insights complexos usando ferramentas avançadas de visualização.
- Proficiência em plataformas de nuvem, otimização de pipelines e implementação de soluções de ML em escala.
**Diferenciais**:
- Certificacão em Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate.
- Experiência em projetos complexos de análise de dados e machine learning.
- Contribuição na otimização de processos e eficiência em pipelines de dados.
- Envolvimento em iniciativas de pesquisa e implementação de novas tecnologias.
- Conhecimento aprofundado em frameworks de deep learning, como TensorFlow ou PyTorch.
- Implementação de soluções de ML em grande escala usando AWS, Azure ou Google Cloud.
**Atuação remota.
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**Projeto temporário/horista.
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Valorizamos cada voz e cada pessoa, porque sabemos que a diversidade nos torna mais inovadores e fortes.