Cientista de Dados Sênior
Somos uma empresa multinacional brasileira e estamos entre as 100 maiores empresas de TI do mundo.
* Atuação 100% remoto.
Responsabilidades:
1. Desenvolver, validar e publicar modelos de machine learning voltados para detecção de fraudes ou sistemas de recomendação, priorizando a segurança e escalabilidade.
2. Realizar análises estatísticas com base em testes de hipótese para apoio à tomada de decisão e validação de modelos, utilizando técnicas avançadas de modelagem e otimização.
3. Implementar algoritmos de machine learning e deep learning, garantindo explicabilidade e rastreabilidade dos modelos criados, além de promover a adoção de práticas inovadoras.
4. Disponibilizar modelos em formato API, garantindo escalabilidade e integração com diferentes sistemas, proporcionando soluções personalizadas para os clientes.
5. Trabalhar com bibliotecas e frameworks populares, como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, entre outras, para construção de soluções de aprendizado de máquina, destacando a eficiência e produtividade.
6. Utilizar Databricks, SQL e Git para manipulação, versionamento e análise de dados em projetos, maximizando a colaboração e confiabilidade.
7. Ao longo do ciclo de vida do modelo, desde a concepção e treinamento até a publicação e monitoramento em produção, avaliar constantemente a eficácia dos modelos e identificar oportunidades de melhoria.
Habilidades e Qualificações Requeridas:
* Formação Superior em áreas relacionadas à Ciência da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Engenharia da Computação, Matemática ou Estatística, demonstrando sólidos conhecimentos teóricos e práticos.
* Técnicas avançadas em Testes de Hipótese, validação de modelos, explicabilidade de modelos e principais algoritmos de machine learning, mostrando habilidades em aplicativos práticos.
* Vivência no uso de Python, com profundo entendimento das principais PEPs e bibliotecas voltadas para machine learning e deep learning, permitindo automatizar tarefas complexas.
* Experiência prática em modelos de recomendação e detecção de fraudes, demonstrando habilidades em lidar com dados sensíveis e alto nível de precisão.
* Experiência com Databricks, SQL e Git, facilitando a gestão e compartilhamento de dados.
* Histórico comprovado de participação em projetos como cientista de dados, com foco na construção e publicação de modelos anti-fraude ou sistemas de recomendação, destacando contribuições significativas.
* Trabalho contínuo na melhoria da qualidade e desempenho dos modelos, evoluindo às necessidades dos negócios e tecnologias emergentes.