S. 257 J - Analista de Aplicações de Dados e IA

• Desenvolver, implementar e manter soluções de Inteligência Artificial e Machine Learning para suporte à tomada de decisão e automação de processos.
• Projetar, construir e gerenciar pipelines de dados escaláveis e processos ETL/ELT.
• Integrar dados provenientes de diferentes fontes, como bancos de dados, APIs, ERPs, sensores e planilhas.
• Desenvolver modelos preditivos, prescritivos e generativos utilizando técnicas de Machine Learning e IA.
• Realizar testes, validações, monitoramento e otimização contínua de modelos em produção.
• Criar APIs, aplicações e microserviços para integração de soluções de IA aos sistemas corporativos.
• Desenvolver dashboards, relatórios e visualizações analíticas para suporte às áreas de negócio.
• Explorar e analisar dados para identificação de padrões, tendências e oportunidades de melhoria.
• Garantir a qualidade, segurança, governança e integridade dos dados utilizados nas soluções.
• Documentar processos, modelos, códigos e arquiteturas desenvolvidas.
• Atuar em conjunto com as áreas de negócio e TI na identificação e implementação de oportunidades de aplicação de IA.
• Desenvolver provas de conceito (POCs), MVPs e soluções em ambiente produtivo.
• Pesquisar e aplicar novas tecnologias, metodologias e tendências relacionadas à área de Dados e Inteligência Artificial.
• Experiência comprovada no desenvolvimento de soluções de Dados, Analytics, Machine Learning e Inteligência Artificial.
• Domínio de Python e suas principais bibliotecas para análise de dados e IA, como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e FastAPI.
• Experiência com desenvolvimento, validação, implantação e monitoramento de modelos de Machine Learning.
• Conhecimento em engenharia de dados, pipelines de processamento e integração de dados.
• Sólidos conhecimentos em SQL e bancos de dados relacionais.
• Experiência com ferramentas de visualização de dados, como Power BI, Looker, Dash ou Plotly.
• Conhecimento em ambientes de computação em nuvem (AWS, Azure ou GCP).
• Experiência com Git e práticas de versionamento de código.
• Conhecimento em APIs, microserviços e integração de sistemas.
• Inglês avançado ou fluente (obrigatório).
  
  

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