A busca por um profissional de alta qualidade para desenvolver sistemas de recomendação e modelos de séries temporais é uma oportunidade incrível.
Funções do Cargo
1. Desenvolvimento de Sistemas de Recomendação: Desenvolver e otimizar sistemas de recomendação (filtragem colaborativa, baseada em conteúdo, abordagens híbridas) para ajudar a melhorar as experiências dos usuários.
2. Modelos de Previsão de Séries Temporais: Construir e validar modelos de previsão de séries temporais utilizando técnicas tradicionais e de Machine Learning (ARIMA, Prophet, LSTM, etc.) para fornecer insights precisos sobre tendências futuras.
3. Algoritmos de Boosting e Árvores de Decisão: Implementar Algoritmos de Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) e Árvores de Decisão para diversas tarefas de aprendizado supervisionado, permitindo tomar decisões informadas com base em dados confiáveis.
4. Collaboração e Apoio: Colaborar com Engenheiros de Dados e Engenheiros de ML para implantar modelos em ambientes Azure e Databricks, garantindo que os projetos sejam entregues dentro do prazo e dentro do orçamento.
Requisitos:
* Educação: Graduação ou Mestrado em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Engenharia, Estatística ou áreas relacionadas.
* Experiência Profissional: Experiência comprovada com sistemas de recomendação e modelos de séries temporais, além de sólido conhecimento em Algoritmos de Boosting e Árvores de Decisão.
* Habilidades Técnicas: Proficiência em Python e bibliotecas como scikit-learn, pandas, NumPy, statsmodels, além de habilidades em serviços em nuvem Azure e Databricks.
* Pontos Fortes: Forte capacidade de resolução de problemas e habilidade para trabalhar de forma independente, além de inglês fluente (oral e escrito).