SOBRE A VAGAPara esta posição, esperamos que você seja capaz de:Liderar times de cientistas de dados em projetos complexos, orientando e mentorando;Propor e implementar estratégias para melhorar processos e práticas de ciência de dados;Liderar e coordenar esforços de pesquisa e desenvolvimento para promover a inovação, participando de projetos que visem desenvolver novas abordagens e soluções inovadoras;Facilitar a comunicação entre diferentes áreas e alavancar o potencial das equipes multidisciplinares;Coletar, processar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados;Identificar padrões e tendências em conjuntos de dados para fornecer insights acionáveis;Desenvolver modelos utilizando técnicas de Inteligência Artificial (preferencialmente em Python), passando pela coleta e tratamento dos dados, engenharia de features e modelagem (de estatística até deep learning ou outras técnicas contemporâneas);Desenvolver em ambiente Linux;Projetar, construir e testar modelos de aprendizado de máquina e IA;Implementar algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado;Otimizar modelos para melhorar a performance e eficiência;Decidir quando um modelo está pronto para ser implantado em produção e como monitorá-lo;Encapsular modelos em APIs fáceis de usar, robustas e bem documentadas;Lidar com clientes e parceiros para levantar requisitos técnicos, especificar a arquitetura dos modelos de inteligência artificial mais apropriada, identificar limitações dos métodos existentes e apresentar resultados;Criar visualizações que elucidem suas decisões e qualidade;Participar em projetos de pesquisa para desenvolver novas abordagens e soluções inovadoras;Utilizar ferramentas open-source e bibliotecas desenvolvidas tanto pela comunidade quanto pela Kunumi;Trabalhar em estreita colaboração com equipes multidisciplinares, incluindo engenheiros de software, desenvolvedores e pesquisadores;Manter-se atualizado com as últimas tendências e avanços em ciência de dados e IA.Conhecimento e Habilidades necessárias:Experiência sólida com liderança técnica;Proficiência em linguagens de programação como Python, R, SQL e bibliotecas de aprendizado de máquina (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn).Experiência com ferramentas de visualização de dados (Tableau, Matplotlib, Seaborn).Familiaridade com big data e tecnologias de armazenamento de dados (Hadoop, Spark, NoSQL).Experiencia em aplicação de métodos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas reais.LOCAL DE TRABALHORemotoDisponibilidade para viagens
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