A vaga também se aplica a candidatas e candidatos Pessoa com Deficiência.Se você é apaixonado por tecnologia, inovação, eficiência, sofisticação e design, e deseja fazer parte de um time que valoriza a integridade e o trabalho em equipe, então venha se juntar a nós, na PanasonicSomos uma empresa japonesa com mais de 100 anos de tradição, mantém um espírito curioso e inovador, impulsionados pela melhoria da qualidade de vida em todo o mundo.Valorizamos seus esforços e estamos empenhados em criar um ambiente de trabalho onde você possa crescer e prosperar.
Estamos entusiasmados com a possibilidade de receber sua candidatura e trabalhar juntos para melhorar a sociedade por meio dos nossos produtos.
Venha fazer parte da nossa equipe na PanasonicQuais Serão Suas Atividades:• Explorar e analisar grandes conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades de negócio;• Desenvolver, treinar, validar e implantar modelos de machine learning e estatísticos;• Trabalhar com engenheiros de dados para garantir a qualidade, integridade e disponibilidade dos dados;• Criar pipelines de ciência de dados para automação de análises e modelos;• Documentar metodologias, experimentos e resultados de forma clara e reprodutível;• Apresentar insights e resultados para stakeholders técnicos e não técnicos;• Liderar projetos de ciência de dados do início ao fim (definição de problema, modelagem, validação e entrega);• Garantir a governança e reprodutibilidade dos modelos desenvolvidos;• Avaliar e selecionar algoritmos e técnicas adequadas para cada desafio;• Apoiar a definição de estratégias de dados e roadmap analítico da organização;• Contribuir para a evolução da arquitetura analítica e do ambiente de dados;• Mentorar cientistas de dados juniores e analistas.
• Atuar em conjunto com áreas de negócio para traduzir problemas em soluções analíticas.O Que É Necessário Ter:• Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas;• Inglês intermediário (participará de reuniões com times estrangeiros);• Linguagens: Python (pandas, scikit-learn, PySpark, TensorFlow etc.), SQL;• Plataformas: Azure Synapse, Azure ML, Databricks, Azure Data Lake, Power BI;• Modelagem: regressão, classificação, clustering, séries temporais, NLP, deep learning;• Metodologias: CRISP-DM, MLOps, CI/CD para modelos dados;• Governança de dados: conhecimento em Microsoft Purview ou similares.Desejável:• Ferramentas: Git, Jupyter, MLflow, Docker.Informações Adicionais:• Modalidade híbrida: 2 vezes na semana de forma presencialEscolaridade Mínima: Ensino Superior Idiomas:Inglês (Intermediário)Desconto em produtosTotalPassSeguro de VidaBônus anualPrevidência PrivadaRestaurante internoAssistência odontológicaAssistência médicaConvênio farmácia