Cientista de Dados/Machine Learning Sênior

Introduction

• Desenvolvimento de modelos estatísticos e probabilísticos utilizando Python, PySpark e bibliotecas;
• Desenvolvimento de modelos de Machine Learning;
• Modelagem preditiva, machine learning e séries temporais;
• Desenvolvimento e deploy de aplicações com MLOps.
  
  

• Desenvolvimento de modelos estatísticos e probabilísticos utilizando Python, PySpark e bibliotecas;
• Desenvolvimento de modelos de Machine Learning;
• Modelagem preditiva, machine learning e séries temporais;
• Desenvolvimento e deploy de aplicações com MLOps.
  
  

• Python e PySpark;
• Pandas e SQL para manipulação e análise de dados;
• Estatística aplicada e probabilidade;
• Modelagem preditiva, machine learning e séries temporais;
• Boas práticas de validação e avaliação de modelos;
• Arquitetura básica de dados e fundamentos de pipelines.
  
  

• Conhecimento de Cloud (Databricks);
• Versionamento de código (Git);
• Noções de MLOps e deploy de modelos;