Desenvolver soluções de machine learning baseadas em algoritmos de boosting e árvores de decisão é uma oportunidade imperdível para os profissionais qualificados.
Nossa equipe está procurando por um Data Scientist altamente qualificado para integrar nossa equipe avançada de analytics. Este profissional será responsável por projetar, desenvolver e implementar sistemas de recomendação, modelos de previsão de séries temporais e soluções de machine learning.
Responsabilidades:
* Desenvolver e otimizar sistemas de recomendação (filtragem colaborativa, baseada em conteúdo, abordagens híbridas).
* Construir e validar modelos de previsão de séries temporais utilizando técnicas tradicionais e de machine learning (ARIMA, Prophet, LSTM, etc.).
* Implementar algoritmos de boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) e árvores de decisão para diversas tarefas de aprendizado supervisionado.
* Colaborar com engenheiros de dados e engenheiros de ML para implantar modelos em ambientes Azure e Databricks.
* Realizar exploração de dados, engenharia de features e avaliação de modelos.
* Apresentar descobertas e modelos de forma clara para públicos técnicos e não técnicos.
* Mantenha-se atualizado(a) sobre as mais recentes ferramentas e metodologias aplicadas em machine learning.
Requisitos:
* Graduação ou Mestrado em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Engenharia, Estatística ou áreas relacionadas.
* Experiência comprovada com sistemas de recomendação e modelos de séries temporais.
* Sólido conhecimento em algoritmos de boosting e árvores de decisão.
* Proficiência em Python e bibliotecas como scikit-learn, pandas, NumPy, statsmodels.
* Experiência com serviços em nuvem Azure e Databricks.
* Forte capacidade de resolução de problemas e habilidade para trabalhar de forma independente.
* Inglês fluente (oral e escrito).