Imagine uma oportunidade de carreira como Cientista de Dados em um ambiente inovador e dinâmico.
Responsabilidades:
O desenvolvimento de modelos estatísticos, preditivos e de aprendizado de máquina para otimização de processos e geração de insights de negócios é fundamental nessa posição.
É necessário realizar a exploração, limpeza e transformação de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados para que possamos construir pipelines de dados eficientes.
Criar fluxos automatizados para coleta, preparação e versionamento de datasets é crucial para o sucesso da equipe.
Aplicar técnicas avançadas de análise de dados, como séries temporais, NLP, clustering, classificação e regressão é essencial para entender os nossos clientes e fornecedores.
Trabalhar com ferramentas de visualização para apresentar análises e resultados de forma clara e objetiva é fundamental para melhorar as decisões do nosso time.
Construir dashboards e relatórios personalizados para apoiar as tomadas de decisão é uma parte importante do trabalho diário.
Aparceria com squads multidisciplinares (Engenharia, Produto, Negócio, TI) é crucial para entender os requisitos do cliente e oferecer soluções eficazes.
Desenvolver Provas de Conceito (POCs) de modelos e novas soluções analíticas é uma oportunidade para mostrar a nossa habilidade em resolver problemas complexos.
Realizar deploy de modelos em produção utilizando boas práticas de MLOps é um desafio interessante para nós Cientistas de Dados.
Requisitos Técnicos:
Necessitamos de alguém com superior completo ou cursando (TI) e experiência sólida em Python (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch).
Domínio de SQL e bancos de dados relacionais e/ou não relacionais é fundamental para trabalhar com grandes conjuntos de dados.
Experiência com modelagem estatística e machine learning é crucial para desempenhar essa função.
Familiaridade com técnicas de MLOps e versionamento de modelos (MLflow, DVC, etc.) é uma vantagem para quem já tem conhecimento nas áreas.
Conhecimentos sólidos em manipulação de grandes volumes de dados (Big Data) são fundamentais para se adaptar às demandas do mercado.
Diferenciais:
Experiência com NLP, recomendação, visão computacional ou deep learning é uma vantagem para quem deseja crescer na carreira.
Vivência com cloud (AWS, GCP, Azure) e serviços gerenciados de IA/ML pode ser uma vantagem para aqueles que já trabalham com tecnologias atuais.
Contratação: CLT Full + Benefícios
Atuação: 100% Home office