Responsabilidades:
* Desenvolver modelos e análises diagnósticas, descritivas, preditivas e prescritivas usando técnicas de análise estatística e de aprendizado de máquina para suporte, colaborando com a implantação da cultura Data Driven na organização.
* Resolver problemas de negócio utilizando técnicas de aprendizado de máquina e mineração de dados;
* Realizar a tradução das necessidades de negócio em estratégias de dados;
* Modelar e gerenciar dados em diferentes fontes e destinos com paradigmas diversos de aquisição e armazenamento (bancos de dados, relatórios, APIs);
* Atuar na arquitetura de plataformas de dados, bem como a modelagem de dados;
* Planejar, Treinar, aplicar e avaliar bibliotecas e técnicas de Machine Learning e processamento Big Data;
* Desenvolver métricas, processos e ferramentas para monitorar e analisar o desempenho do modelo e a precisão dos dados.
* Realizar testes estatísticos em grandes volumes de dados;
* Utilizar métodos de mineração, clusterização e descoberta de dados;
* Desenvolver modelos de predição comportamental em grandes quantidades de dados para descobrir tendências e padrões;
* Dominar as estruturas de dados e estratégias de otimização de processamento, bem como ferramentas para análise, processamento e visualização de dados.
* Propor soluções e estratégias para desafios de negócios guiados por dados;
* Colaborar com as equipes de engenharia e desenvolvimento de produtos;
* Realizar esforços de pesquisa para identificar novos métodos para oferecer eficiência e eficácia em soluções analíticas;
* Trazer uma mentalidade experimental, prototipando e desenvolvendo com o modelo certo para o trabalho.
Requisitos obrigatórios:
* Escolaridade:
* Pós graduação em Estatística ou áreas correlatas
* Experiência em mineração de dados;
* Experiência como cientista de dados, analista de dados, analista de BI ou afins;
* Conhecimento dos princípios de design experimental e/ou pesquisa por questionário;
* Conhecimento emferramentas de visualização de dados como Plotly, Matplotlib e Altair;
* Conhecimento desistemas de classificação, sistemas de recomendação, modelagem preditiva;
* Validação, teste e comunicação do modelo;
* Conhecimento deferramentas de aprendizado de máquina como scikit-learn, Tensorflow, Keras, pandas etc.
* Experiência com uso de cloud;
* Experiência comferramentas para gerenciar grandes conjuntos de dados como, por exemplo, Spark e Hadoop;
* Familiaridade com metodologias ágeis;
* Experiência comBigQuery, Airflow e ferramentas de controle de versão, como Git.