Selecione a oportunidade de transformar dados em valor.
* Tecnologias:
* Python, incluindo bibliotecas de dados e aprendizado de máquina;
* SQL para construção de consultas complexas e integração com bancos de dados relacionais e data lakes;
* DevOps e MLOps (Git, Docker, Kubernetes, automação de pipelines, CI/CD) e integração com ambientes cloud (AWS/GCP).
Estatística
* Técnicas de modelagem:
* Incluindo validação, tuning e explicabilidade de modelos.
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