Sobre a vaga:
Procuramos um data scientist altamente qualificado e versátil para contribuir com nossa equipe de análise avançada.
Objetivos da Vaga:
* Desenvolver e otimizar sistemas de recomendação (filtragem colaborativa, baseada em conteúdo, abordagens híbridas).
* Construir e validar modelos de previsão de séries temporais utilizando técnicas tradicionais e de machine learning (ARIMA, Prophet, LSTM, etc.).
* Implementar algoritmos de boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) 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.
* Mantenha-se atualizado(a) sobre as mais recentes ferramentas e metodologias aplicadas em machine learning.
Habilidades e Qualificações Requisitadas:
* Graduação ou Mestrado em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Engenharia, Estatística ou áreas relacionadas.
* Experiência comprovada com 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).
Vantagens:
Ao se candidatar à esta posição, você estará trabalhando com uma equipe dinâmica e inovadora, com oportunidades de crescimento e desenvolvimento profissional. Além disso, terá acesso a recursos e tecnologias de ponta, permitindo que você contribua significativamente para o sucesso da empresa.
Outras Informações:
Se você é um data scientist motivado e comprometido com a excelência, estamos ansiosos para receber sua candidatura. Por favor, envie seu currículo e carta de apresentação para que possamos discutir suas habilidades e experiências.