Trabalhar em um ambiente de inovação, sendo colaborativo e responsável pela condução e suporte na construção da estratégia de tecnologia para o negócio.
Atuará, principalmente, nas entregas por meio de iniciativas em modelos ágeis/tradicionais, bem como será o principal interlocutor com os diferentes níveis da organização para comunicação dos status geral da iniciativas em execução.
Estamos buscando uma pessoa para integrar nosso time, Trabalhando em uma plataforma de dados, sendo exposto as mais modernas e diversas plataformas de tecnologia disponíveis no mercado, desafios nos mais diversos setores e um ambiente de trabalho dinâmico e bastante inovador.
Responsabilidades e Atribuições:
Realizar análises descritivas e exploratórias para entendimento de dados e levantamento de hipóteses técnicas.
Desenvolver modelagem preditiva utilizando o estado da arte em Machine Learning e as métricas adequadas para seleção de modelos.
Validar técnicamente a utilização dos modelos preditivos.
Desenvolver certificação prática do Empresa importante dos modelos (teste A/B, controle/intervenção, planejamento e experimentos).
Colaborar com o time de Estatísticos, Engenheiros em Machine Learning, Economistas para resolver problemas usando Data Science.
Validação de estruturas de dados e Feature Engineering.
Trabalhar com o time de Engenheiros de Dados e Arquitetos de Dados na criação de Datasets para treinamentode múltiplos modelos.
Coletar, limpar, armazenar, organizar, integrar dados e ajudar na criação de pipelines de dados.
Auxiliar na expansão do uso da ciência de dados nas frentes dos negócios.
Requisitos e Qualificações; Superior em Ciência da Computação, Matemática, Estatística, Economia, Engenharia ou áreas correlatas.
Experiência com apresentações orais e escritas.
Experiência com análise de dados para descobrir padrões ocultos.
Conhecimento em ferramentas de visualização de dados.
Experiência com análise e resolução de problemas relacionados a dados.
Experiência com programação em Python e seu ecossistema de análise de dados (Pandas, Scikit
- Learn e Numpy).
Experiência com extração e análise de banco de dados (SQL).
Experiência com limpeza e transformação de dados (Feature Engineering).
Inglês avançado.
Experiência com Algoritmos de Regressão, Classificação e Clustering.
Experiência com Reinforcement Learning e Association Rules Learning.
Experiência com Neural Networks, Supervised and Unsupervised Learning.
Informações Adicionais:
Pontuação extra caso tenha:
Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação, Matemática, Estatística, Economia, Engenharia ou áreas correlatas.
Experiência com os ambientes Airflow, Git, Cloud Azure, Pentaho Data Integration.
Experiência com Data Factory, DataBricks, Synapse, PowerBI, ElasticSearch, Kibana.
Kafka, Spark, Spark Streaming.
Experiência com ML & DL, AutoML, MLOps e Engenharia de Dados.