Descrição: O que é necessário você ter: Ensino superior completo em área de Tecnologia.
Python, R ou SAS, com foco em manipulação de dados, análise estatística e desenvolvimento de modelos preditivos.
Conhecimento profundo em técnicas de machine learning (regressão, classificação, clustering, redes neurais, etc.)
e estatística aplicada.
Experiência no processamento de grandes volumes de dados utilizando tecnologias como Hadoop, Spark, ou Kafka.
Desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados, automação de processos ETL (Extração, Transformação e Carregamento).
Experiência com SQL e NoSQL, trabalhando com bancos de dados como PostgreSQL, MongoDB, ou equivalentes.
Experiência com ferramentas como Power BI, Tableau ou Looker para criação de dashboards e relatórios interativos.
Conhecimento em serviços de dados em plataformas de nuvem como AWS, Azure ou Google Cloud (ex: Redshift, BigQuery, DataBricks).
Implementação e monitoramento de práticas de governança de dados, assegurando conformidade com regulamentações e políticas internas.
Familiaridade com práticas de DevOps e integração contínua/desenvolvimento contínuo (CI/CD) aplicadas a projetos de dados.
Conhecimento em metodologias ágeis, como Scrum ou Kanban, para gerenciamento e execução de projetos de dados O que será um diferencial: Certificações reconhecidas, como Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate, Google Professional Data Engineer, ou AWS Certified Machine Learning.
Experiência com frameworks como TensorFlow, Keras ou PyTorch para desenvolvimento de modelos avançados.
Conhecimento em MLOps para integração e monitoramento contínuo de modelos de machine learning em ambiente de produção.
Habilidade em técnicas de NLP para extração de insights a partir de dados não estruturados e análise de textos.
Conhecimento específico na modelagem e análise de séries temporais usando ferramentas como Prophet ou ARIMA.
Seus desafios serão: Criar e implementar modelos estatísticos e algoritmos para prever tendências e comportamentos futuros com base em grandes volumes de dados.
Realizar análises de dados exploratórias para identificar padrões, outliers, tendências e insights que possam impactar as decisões estratégicas da empresa Estruturar e otimizar pipelines de dados para garantir a integridade, qualidade e eficiência dos dados desde a coleta até a análise.
Desenvolver dashboards interativos e relatórios que traduzam informações complexas em insights visuais acessíveis para stakeholders de diferentes áreas.
Trabalhar em conjunto com equipes de TI, negócios e outras áreas, traduzindo as necessidades empresariais em soluções técnicas de Ciência de Dados.
Implementar e monitorar práticas de governança de dados para garantir conformidade com regulamentações e a qualidade dos dados.
Garantir que as soluções de análise de dados sejam escaláveis e otimizadas para alto desempenho, utilizando eficientemente a infraestrutura e os recursos disponíveis.
Criar e manter scripts de automação para processos de extração, transformação e carregamento (ETL) de dados, facilitando o fluxo contínuo de informações.
Manter-se atualizado sobre novas tecnologias, metodologias e ferramentas de Ciência de Dados para impulsionar a inovação e a melhoria contínua das soluções analíticas.
Atuar como referência técnica, capacitando e orientando a equipe nas melhores práticas e nas novas tendências do campo de Ciência de Dados.
Participar de reuniões com stakeholders para apresentar insights gerados por análises de dados e alinhar as soluções analíticas com os objetivos de negócios.
2410100202291117239 #J-18808-Ljbffr