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Análise avançada de dados

Pato Branco
beBeeDataScientist
Anunciada dia 4 outubro
Descrição

Estamos procurando por um Data Scientist sênior altamente qualificado para liderar projetos de desenvolvimento de sistemas de recomendação e modelos de previsão de séries temporais em nossa equipe de analytics avançado. Nossa missão é implementar soluções inovadoras de machine learning baseadas em algoritmos de boosting e árvores de decisão.

O profissional escolhido deve ter habilidade excepcional em desenvolver e otimizar sistemas de recomendação (filtragem colaborativa, baseada em conteúdo, abordagens híbridas). Além disso, deve ter experiência comprovada em construir e validar modelos de previsão de séries temporais utilizando técnicas tradicionais e de machine learning (ARIMA, Prophet, LSTM, etc.).

Responsabilidades Principais:

* Desenvolver e otimizar sistemas de recomendação;
* Construir e validar modelos de previsão de séries temporais;
* Implementar algoritmos de boosting e árvores de decisão para diversas tarefas de aprendizado supervisionado;
* Colaborar com engenheiros de dados e engenheiros de ML para implantar modelos em ambientes Azure e Databricks;
* Realizar exploração de dados, engenharia de features e avaliação de modelos;
* Apresentar descobertas e modelos de forma clara para públicos técnicos e não técnicos;

Requisitos:

* Graduação ou Mestrado em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Engenharia, Estatística ou áreas relacionadas;
* Experiência comprovada em sistemas de recomendação e modelos de séries temporais;
* Sólido conhecimento em algoritmos de boosting e árvores de decisão;
* Proficiência em Python e bibliotecas como scikit-learn, pandas, NumPy, statsmodels;
* Experiência com serviços em nuvem Azure e Databricks;
* Forte capacidade de resolução de problemas e habilidade para trabalhar de forma independente;
* Inglês fluente (oral e escrito).

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