Estamos formando um Banco de Talentos para profissionais de Data Science com especialização em Métodos Clássicos.O objetivo é identificar talentos para futuras oportunidades voltadas ao desenvolvimento de soluções inteligentes baseadas em dados não estruturados e IA generativa, apoiando desafios estratégicos da organização.Responsabilidades e atribuiçõesDesenvolver soluções preditivas utilizando métodos clássicos de machine learning, incluindo: Regressão (linear e logística), classificação modelos de séries temporais, arvores de decisão, gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) e KNN;Conduzir análises exploratórias completas (EDA), identificando padrões, inconsistências e oportunidades de transformação dos dados;Executar pré-processamento avançado: limpeza, normalização, encoding, tratamento de outliers e balanceamento;Selecionar e construir variáveis relevantes (feature engineering), aplicando técnicas estatísticas e conhecimento de negócio;Implementar modelos preditivos com foco em performance, interpretabilidade e impacto estratégico;Validar modelos utilizando métricas adequadas, técnicas de cross-validation e tuning de hiperparâmetros;Atuar diretamente com o cliente, participando de discussões de backlog, refinamento de requisitos e proposição de melhorias técnicas e de processo;Documentar análises, decisões técnicas e resultados de forma clara e estruturada.Requisitos e qualificaçõesExperiência prática com Python aplicado a ciência de dados e machine learning;Experiência com métodos clássicos de machine learning;Vivência com Databricks;Experiência com plataformas de nuvem (AWS, Azure ou GCP);Domínio de técnicas de validação de modelos, tuning de hiperparâmetros e métricas de avaliação (AUC, F1, RMSE, MAPE etc.).Criar um alerta de emprego para esta pesquisa
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