Anunciada dia 17 novembro
Descrição
Analista de Dados Especializado
A oportunidade é para você quem está apaixonado por dados e desafios analíticos!
O profissional ideal tem sólida experiência em Visão Computacional, Machine Learning e análise estatística, atuando em todas as etapas do ciclo de dados — da coleta e transformação à modelagem e diagnóstico de performance.
Necessidades:
* Domínio em Python (Pandas, Scikit-Learn, OpenCV), SQL e Cloud AWS.
* Forte foco em extrair padrões ocultos, gerar insights valiosos e impulsionar decisões baseadas em dados.
Vantagens:
* Modelo de trabalho via contrato PJ;
Desejável:
* Conhecimentos em Cloud Azure;
* Experiência com construção de modelos;
* Análise Descritiva e Exploratória de Dados;
* Teste de Hipóteses Inferência Clássica e Bayesiana;
* Construção de modelos Estatísticos de Machine Learning;
* Análise de Diagnósticos;
* Fortes Conhecimentos de Python/R;
* Experiência com análise de dados para descobrir padrões ocultos;
* Conhecimento em ferramentas de visualização de dados;
* Experiência com análise e resolução de problemas relacionados a dados;
* Experiência com programação em Python e seu ecossistema de análise de dados (Pandas, Scikit-Learn, Numpy, Pillow e OpenCV).
A atividade principal consiste em desenvolver soluções dentro do Lab de Inovação do Cliente.
* Realizar análises descritivas e exploratórias para entender os dados e levantar hipóteses técnicas.
* Desenvolver modelagem preditiva utilizando o estado da arte em Machine Learning e as métricas adequadas para seleção de modelos.
* Validar tecnicamente a utilização dos modelos preditivos.
* Desenvolver certificação prática do desempenho dos modelos (teste A/B, controle/intervenção, planejamento e experimentos).
* Colaborar com o time de Engenheiros em Machine Learning para resolver problemas usando Data Science.
* Validação de estruturas de dados e Feature Engineering.
* Trabalhar com o time de Engenheiros de Dados na criação de Datasets para treinamento de múltiplos modelos.
* Coletar, limpar, armazenar, organizar, integrar dados e ajudar na criação de pipelines de dados.
* Auxiliar na expansão do uso da ciência de dados nas frentes dos negócios.
