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.#J-18808-Ljbffr