Acreditamos que alguém altamente qualificado poderá ajudar nossa equipe a transformar dados em soluções escaláveis.
Função:
Desenvolver e otimizar sistemas de recomendação, construir modelos de previsão de séries temporais e implementar algoritmos de aprendizado supervisionado.
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.
* Implementar algoritmos de boosting e árvores de decisão para diversas tarefas de aprendizado supervisionado.
Competências e Qualificações:
* Graduação ou Mestrado em Matemática, Estatística, Física ou áreas relacionadas.
* Experiência comprovada com sistemas de recomendação e modelos de séries temporais.
* Sólido conhecimento em algoritmos de boosting e árvores de decisão.
Requisitos:
* 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.