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Cientista de dados / machine learning (presencial)

Rio de Janeiro (RJ)
Cadmus
Anunciada dia 13 setembro
Descrição

Responsabilidades PrincipaisCriar e implementar soluções inovadoras baseadas em Machine Learning / Deep Learning para diversos casos de uso.Colaborar com equipes internas e externas de diferentes perfis (engenheiros de dados, designers de UX/UI, desenvolvedores full stack) para integrar modelos em produtos reais.Fornecer expertise e compartilhar conhecimento em projetos de ciência de dados, dentro e fora da equipe.Analisar requisitos funcionais, traduzi-los em especificações técnicas e desenvolver soluções e modelos de analytics.Propor soluções técnicas e sustentáveis, apoiando a geração de insights.Identificar e gerenciar informações estruturadas e não estruturadas, garantindo políticas adequadas de distribuição de informação.Elaborar e/ou supervisionar a documentação em conformidade com normas e padrões definidos.Executar manutenção corretiva/escalável de modelos analíticos.Participar da definição de business case, custos e objetivos gerais do projeto/programa.Definir e monitorar planos de projeto, orçamento, KPIs, atividades, metodologias, recursos e responsabilidades (internas/externas).Aplicar conhecimento em tendências e práticas de analytics para melhorar o serviço a clientes internos.Supervisionar o conteúdo e garantir a qualidade geral das entregas (quando aplicável). Requisitos:Habilidades RequeridasTécnicas (Dados):Algoritmos de última geração.Programação: Python, R, Git, Docker, Terraform, CI/CD.Análise estatística.Programação orientada a objetos.Ecossistema de Data Science: numpy, scipy, tensorflow, sklearn, etc.Plataformas em nuvem para deploy de modelos.Navegação na organização:Entendimento de negócios.Conhecimento de dados e tecnologia da L’Oréal.Arquitetura funcional dos sistemas L’Oréal. Soft skills:Trabalho em equipe / Adaptabilidade.Perfil orientado a negócios.Clareza e simplificação de conceitos técnicos.Capacidade de decodificar e influenciar.Habilidade em identificar e propor novas soluções (foco em resolução de problemas).Gestão de projetos:Gestão ágil de projetos.

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