Qual será a sua missão?
Desenvolver e implementar algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos, melhorar processos e gerar insights acionáveis para os negócios;
Criar, treinar e otimizar modelos de Machine Learning, utilizando técnicas supervisionadas e não supervisionadas, para resolver desafios de negócios e melhorar a eficiência operacional;
Preparar grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados, garantindo que estejam prontos para a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina;
Monitorar e avaliar o desempenho dos modelos através de métricas como acurácia, precisão, recall e AUC, ajustando os modelos conforme necessário para maximizar o desempenho;
Trabalhar em estreita colaboração com engenheiros de dados para integrar os modelos de Machine Learning em sistemas de produção, garantindo sua escalabilidade e eficiência;
Analisar e selecionar as melhores variáveis (features) para treinar os modelos, garantindo que os algoritmos possam generalizar e prever com precisão;
Traduzir os resultados dos modelos em visualizações claras e relatórios compreensíveis, permitindo que os stakeholders compreendam e tomem decisões informadas;
Propor soluções inovadoras com base em Machine Learning para otimizar processos, reduzir custos e melhorar a performance em diferentes áreas da empresa;
Manter-se atualizado com as últimas tendências em ML e IA, incorporando novas técnicas e ferramentas quando aplicáveis;
Demais rotinas da área.
O que você precisa ter:
Obrigatório: experiência profissional comprovada em Ciência de dados;
Experiência em modelagem preditiva, aprendizado de máquina e manipulação de volumes de dados;
Experiência em algoritmos de machine learning (regressão, classificação, clustering, deep learning);
Conhecimentos em Algoritmos de ML: Regressão Linear, Regressão Logística, Árvores de Decisão, Florestas Aleatórias, SVM, Redes Neurais, Clustering (K-means, DBSCAN), Gradient Boosting Machines (GBM), XGBoost, LightGBM, Naive Bayes, Random Forest, Análise de Componentes Principais (PCA), Redes Bayesianas, Redes de Markov, Séries Temporais (ARIMA, Prophet);
Habilidade com bibliotecas e frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost;
Domínio de linguagens de programação como Python ou R;
Experiência com bancos de dados relacionais e NoSQL;
Conhecimentos em Cloud Computing: Microsoft Azure, AWS; Notebooks: Jupyter Notebook;
Conhecimento em processamento de grandes volumes de dados e ferramentas de Big Data (Hadoop, Spark);
Capacidade de transformar grandes volumes de dados em insights e de implementar modelos preditivos que resolvam problemas reais de negócios;
Experiência em colocar modelos de ML em produção e otimizá-los para escala e performance;
Obrigatório: graduação completa em Administração, Engenharia, Contabilidade, Direito, Economia, Análise de Tecnologia da Informação, Administrador de Tecnologia da Informação ou áreas correlatas;
Pós Graduação relevantes em áreas de Transformação Digital, Análise de Dados, Business Intelligence, Machine Learning ou em especialidades correlatas à função;
Obrigatório: Ao menos uma das certificações: Certificação PMI-ACP, CBPP, BPM ou Lean 6-Sigma (Black Belt) ou Certificação PMP ou PMI-ACP, Professional Scrum Master (PSM), Team Kanban Practitioner (TKP), Lean 6-Sigma (Black Belt), CSM ou Certificação Oficial SAFe.
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