Sobre a Vaga:
Estamos procurando um profissional de alta qualidade para integrar nossa equipe de analistas avançados.
Nesta função, você será responsável por projetar e desenvolver sistemas de recomendação, modelos de previsão de séries temporais e soluções de aprendizado de máquina baseadas em algoritmos de boosting e árvores de decisão.
Você trabalhará em estreita colaboração com equipes multifuncionais para transformar dados em insights acionáveis e soluções escaláveis.
Responsabilidades Principais:
* 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 aprendizado de máquina (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 aprendizado de máquina.
Requisitos:
* 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.
* 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).