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.Projeto temporário/horista. Valorizamos cada voz e cada pessoa, porque sabemos que a diversidade nos torna mais inovadores e fortes.