Cientista de Dados [Banco de Talentos]

Papel na empresa

Atuar como cientista de dados em clientes, desenvolvendo modelos de IA, Machine Learning. Isso inclui a aplicação de técnicas estatísticas, modelagem de dados e habilidades de programação para resolver problemas complexos, construir algorítmo de predicão, recomendacão, trabalhar com LLM em GenAI etc.

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 conversacão nível B2-C1 (Pós intermediário e Avancado)

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.

Competência em modelagem de problemas de classificação e regressão.

Competência em projetos de IA Generativa.

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

Certificacão em Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

Certificacão 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.

Modelagem independente de machine learning com ênfase em modelos sofisticados e deep learning.

O que oferecemos:

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• Bônus por certificação técnica, reconhecendo e recompensando seu esforço em aprender.
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