O objetivo principal da posição de Cientista de Dados sênior é projetar e implementar modelos de aprendizado de máquina avançados, permitindo que a empresa auxilie seus clientes na identificação de oportunidades de negócios inovadoras.
A equipe trabalha em estreita colaboração para garantir que os modelos sejam precisos, escaláveis e eficazes. Além disso, eles são responsáveis por realizar análises estatísticas, construir sistemas de recomendação e detecção de fraudes, bem como disponibilizar modelos em formato API para integração com diferentes sistemas.
Para ser um candidato ideal, é necessário ter sólidos conhecimentos em testes de hipótese, validação de modelos, explicabilidade de modelos e principais algoritmos de machine learning. A experiência prática em modelos de recomendação e detecção de fraudes também é fundamental, bem como o uso eficaz de Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e outras bibliotecas populares.
Além disso, é esperado que o candidato tenha uma formação superior em áreas relacionadas à Ciência da Computação ou Engenharia da Computação, além de habilidades em Databricks, SQL e Git. O histórico de participação em projetos como cientista de dados, com foco na construção e publicação de modelos anti-fraude ou sistemas de recomendação também é altamente valorizado.
Responsabilidades:
* Construir, validar e publicar modelos de machine learning avançados;
* Realizar análises estatísticas para apoio à tomada de decisão;
* Desenvolver e implementar algoritmos de machine learning e deep learning;
* Disponibilizar modelos em formato API;
* Trabalhar com equipes para garantir escalabilidade e eficiência dos modelos;
Requisitos:
* Formação Superior em áreas relacionadas à Ciência da Computação ou Engenharia da Computação;
* Sólidos conhecimentos em testes de hipótese, validação de modelos, explicabilidade de modelos e principais algoritmos de machine learning;
* Experiência prática em modelos de recomendação e detecção de fraudes;
* Habilidades em Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e outras bibliotecas populares;
* Habilidades em Databricks, SQL e Git;
* Histórico de participação em projetos como cientista de dados;
Benefícios:
* Vale alimentação ou vale refeição;
* Desconto em cursos e universidades;
* Academia Stefanini - plataforma com cursos online;
* Mentoring;
* Auxílio creche;
* Clube de vantagens para consultas e exames;
* Assistência médica;
* Assistência odontológica;
* Clube de viagens;
* Convênio para pet;