Desenvolva modelos avançados de aprendizado de máquina para detecção de fraudes e sistemas de recomendação.
* Construa, valide e publique modelos utilizando tecnologias como scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.
Apartir da análise estatística com testes de hipótese, você apoiará a tomada de decisão e validação de modelos.
* Garanta explicabilidade e rastreabilidade dos modelos criados.
Implemente algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo e disponibilize modelos em formato de API para escalabilidade e integração com diferentes sistemas.
* Utilize Databricks, SQL e Git para manipulação, versionamento e análise de dados em projetos.
Além disso, é necessário possuir sólidos conhecimentos em Testes de Hipótese, validação de modelos e principais algoritmos de aprendizado de máquina.
* Experiência prática em modelos de recomendação e detecção de fraudes também é fundamental.
É obrigatório ter uma vivência profissional no uso de Python, com profundo entendimento das principais PEPs e bibliotecas voltadas para aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
* Experiência com Databricks, SQL e Git também é requisito mínimo.
Desenvolvedores podem trabalhar remotamente em um ambiente de trabalho 100% virtual, facilitando o equilíbrio entre vida pessoal e profissional.