O que precisamos que você tenha de conhecimento:Requisitos essenciais:Graduação em andamento nos seguintes cursos: Engenharias, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, ou áreas correlatas;Conhecimento básico em Python;Bons fundamentos em programação;Conhecimento básico em estatística clássica;Inglês intermediário (já temos projetos internacionais!);Gostar de resolver problemas e construir soluções baseadas em dados;Fortes habilidades em comunicação e relacionamento.Diferenciais:Conhecimento/Experiência em programação (Desenvolvimento de classes e funções, estilo de programação usando PEP-8, boas práticas e interface do tipo VS Code);Experiência no desenvolvimento de modelos que utilizam técnicas de aprendizagem supervisionada (tanto regressão quanto classificação)Conhecimento sobre processos industriais;Experiência com séries temporais;Experiência no desenvolvimento de modelos que utilizam técnicas de aprendizagem não supervisionada;Experiência em versionamento de códigos e de dados (Exemplo: DVC, Git);Conhecimento das metodologias de desenvolvimento de projetos de ciência de dados;Conhecimento em SCRUM/Agilidade.O seu dia a dia vai ser dentro de um time multidisciplinar com problemas desafiadores a serem resolvidos para clientes industriais ou até mesmo inovações em algum produto digital que a ihm esteja desenvolvendo ou criando.Te daremos a liberdade e o suporte para desenvolver suas habilidades diante dos desafios, seja integrando novas fontes de dados para melhorar a vida dos nossos clientes ou aprimorando nossos processos de entrega e o desenvolvimento dos projetos. Aqui vivenciamos o impacto que a autonomia e o empoderamento de pessoas trazem ao negócio.Você atuará em projetos em grandes players da indústria com foco em criar modelos analíticos e soluções baseadas em dados/IA para a melhoria dos processos produtivos desses clientes. Parte do tempo da sua carreira na ihm Stefanini também será dedicada para atuar nos projetos internos em que desenvolvemos nossos próprios ativos/produtos/softwares que utilizam dados e IA.Alguns exemplos de atividades:Auxiliar no desenvolvimento de modelos preditivos baseados em técnicas de aprendizado de máquina shallow e deep que irão melhorar a eficiência dos processos produtivos industriais;Contribuir para a evolução nossa metodologia e framework de trabalho;Auxiliar na construção de testes controlados, monitorar sua performance, relatar os resultados e testar hipóteses;Participar do dia a dia e da construção da área de dados.