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Senior data scientist

CESAR - Instituto de Inovação
Data Scientist
Anunciada dia A 19 h atrás
Descrição

Olá, nós somos o CESAR! Somos um centro de inovação e de educação que há quase 30 anos forma pessoas e impulsiona organizações, potencializando suas estratégias digitais. Resolvemos problemas complexos e desafiadores em um ambiente de trabalho descontraído, descentralizado e repleto de benefícios para nossos colaboradores, que atuam como protagonistas, interagindo diretamente com clientes de escala global. Como Senior Data Scientist, sua missão será a de gerar análises de dados aprofundadas, aplicar métodos estatísticos e criar e treinar modelos de aprendizagem de máquina de forma a influenciar as tomadas de decisões do negócio. Vamos nessa!


Responsabilidades

* Realize interface direta com os clientes de diversas partes do mundo para entender requisitos de negócio, negociar escopos e fazer entregas.
* Lidere o desenvolvimento e implementação de soluções de ciência de dados e aprendizagem de máquina, utilizando desde técnicas de estatística, visualização de dados, até métodos avançados de machine/deep learning, IA Generativa e big data.
* Planeje, coordene e execute atividades do time técnico, garantindo entregas alinhadas aos prazos e requisitos do projeto.
* Defina e implemente pipelines de engenharia de dados para integração, processamento e análise de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
* Modele, treine e refine modelos de machine/deep learning.
* Garanta a aplicação das melhores práticas em governança de dados, segurança e escalabilidade das soluções desenvolvidas.
* Forneça suporte e mentoria técnica ao time, promovendo uma cultura de aprendizado contínuo e inovação.


O que esperamos (Qualificações)

* Domínio de Python, com foco em engenharia de dados, pipelines de ETL, análise de dados e treinamento de modelos.
* Sólidos conhecimentos em Ciência de Dados: Estatística, modelagem matemática, análises de dados e otimização.
* Conhecimentos avançados e práticos em Machine Learning, envolvendo modelagem, treinamento e avaliação de modelos: métodos clássicos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, redes neurais artificiais.
* Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais, SQL e NoSQL.
* Conhecimentos avançados em bibliotecas e frameworks de processamento de dados e machine learning como Pandas, NumPy, Dask, TensorFlow, Scikit-Learn, XGBoost ou similares.
* Familiaridade com ferramentas de visualização como Tableau (preferencialmente), Power BI, Looker Studio e Plotly.
* Conhecimento em infraestruturas em nuvem, como AWS (preferencialmente), Azure ou Google Cloud e arquiteturas escaláveis.
* Experiência com pipelines de CI/CD e Dev/MLOps para automação de treinamento, publicação, acompanhamento e manutenção de modelos, bem como automação de processos em geral.
* Inglês avançado para conversação com clientes.


Desejáveis

* Experiência com séries temporais e com modelos de redes convolucionais, recorrentes, modelos de linguagem e generativos: RNN, LSTM, transformers, autoencoders, LLMs, GANs e RAG, entre outros.
* Experiência com plataformas de Big Data e engenharia de dados, como Apache Spark, Dask, Kafka e ferramentas de ETL/ELT avançadas.
* Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Matemática Aplicada ou áreas afins.
* Certificações em Machine Learning, Engenharia de Dados e Computação em Nuvem.


Benefícios e cultura

* Horário flexível
* Estrutura horizontal
* Programas de treinamento e desenvolvimento
* Cultura voltada para a Diversidade & Inclusão


Pacote de benefícios

* Plano de saúde e odontológico
* Vale Refeição / Alimentação
* Auxílio Idiomas
* Auxílio Creche
* Auxílio Lentes de Contato
* Seguro de Vida
* Descontos em cursos da CESAR School
* DayOff no mês do Aniversário
* Wellhub (Gympass)
* Moodar
* Cíngulo

Quer conhecer melhor o CESAR? Clica aqui e vem com a gente!


Vagas

* Gerente de Ciência de Dados e Inteligência Artificial (AID) - Recife
* Cientista de Dados – Pleno e Sênior | Cloud | Inglês Avançado
#J-18808-Ljbffr

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