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Responsabilidades:
 * Desenvolver e otimizar sistemas de recomendação (filtragem colaborativa, baseada em conteúdo).
 * Construir e validar modelos de previsão de séries temporais utilizando técnicas tradicionais e de machine learning (ARIMA, Prophet, LSTM).
 * Implementar algoritmos de boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) e árvores de decisão para diversas tarefas de aprendizado supervisionado.
Requisitos: Graduação ou Mestrado em Ciência de Dados, Proficiência em Python e bibliotecas como scikit-learn, pandas, NumPy, statsmodels.