Papel na empresa: Atuar como cientista de dados em clientes, desenvolvendo modelos de IA e Machine Learning. Isso inclui a aplicação de técnicas estatísticas, modelagem de dados e habilidades de programação para resolver problemas complexos, construir algoritmos de predição e recomendação, e trabalhar com LLM em GenAI.
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:
Inglês para conversação nível B2-C1 (Pós intermediário e Avançado).
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:
Certificação em Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate.
Certificação em Azure Data 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.
Nossos Incentivos:
Auxílio médico;
Gympass;
Auxílio terapia;
Teleatendimento em Nutrição;
Seguro de vida;
Day off no dia do aniversário;
Parceria com instituições de ensino com desconto em cursos (Anhanguera e FIAP);
Gameficação interna (troque ações por prêmios);
Acesso a nossa plataforma de cursos SideSchool;
English Club;
Reembolso + Bônus por certificação.
Atuação remota.
Valorizamos cada voz e cada pessoa, porque sabemos que a diversidade nos torna mais inovadores e fortes.
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