Conhecimento emConstrução de produtos de dados e metodologias de desenvolvimento de produtos de dados;Análise de dados e processamento de dados;Identificação de fontes de dados;Especificação de requisitos técnicos;Modelagem de sistemas de Machine Learning;Modelagem estatística;Linguagens de programação para análise de dados (ex: Python, R);Ferramentas de análise de dados (ex: Pandas, NumPy) e de visualização de dados (ex: Matplotlib, Seaborn);Algoritmos de Machine Learning (ex: Regressão, Classificação, Clusterização) e Frameworks de Machine Learning (ex: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch);Avaliação, otimização e implantação de modelos de Machine Learning;Compreensão de negócios e necessidades do cliente;Comunicação de resultados e insights de análise de dados.Serão diferenciais Pós-graduação ou mestrado em Ciência de Dados, Estatística ou áreas relacionadas;Certificações em Ciência de Dados ou Machine Learning;Experiência em projetos de ciência de dados em escala empresarial;Conhecimento avançado em linguagens de programação para análise de dados;Experiência em projetos de Deep Learning;Experiência em análise de dados não estruturados (ex: processamento de linguagem natural, análise de imagem);Experiência em otimização de infraestrutura para modelos de Machine Learning em produção;Experiência em trabalhar com grandes volumes de dados (Big Data);Conhecimento em técnicas de interpretabilidade de modelos de Machine Learning;Publicações acadêmicas ou contribuições para a comunidade em Ciência de Dados.CLT - MODELO HÍBRIDO EM CURITIBA/PRSEG A SEX 09H00-18H00OBS.: Hey! Caso você não preencha todos os requisitos da vaga, te convidamos a se candidatar mesmo assim, ok? Faremos uma análise cuidadosa do seu perfil considerando todas as suas qualificações Como será o seu dia a dia: Responsável pela construção e evolução de produtos de dados;Irá conduzir e manter análises de ponta a ponta incluindo identificação de fontes de dados, especificações de requisitos técnicos, processamento e análise de grandes conjuntos de dados, modelagem de sistemas de Machine Learning;O cientista de dados deve extrair insights acionáveis que possam orientar nas decisões de negócios e resolver problemas complexos.