Estamos em busca de um Cientista de Dados Sênior que será responsável por liderar a construção de modelos estatísticos e de machine learning. Requisitos: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Estatística, Matemática ou áreas relacionadas;Fundamental experiência em projetos de visão computacional;Conhecimentos em Cloud Azure Databricks;Conhecimentos do processo de construção de modelos;Análise Descritiva e Exploratória de Dados;Teste de Hipóteses Inferência Clássica e Bayesiana;Construção de modelos Estatísticos de Machine Learning;Análise de Diagnósticos;Fortes Conhecimentos de Python/R | Spark;Experiência com análise de dados para descobrir padrões ocultos;Conhecimento em ferramentas de visualização de dados;Experiência com análise e resolução de problemas relacionados a dados;Experiência com programação em Python e seu ecossistema de análise de dados (Pandas, Scikit-Learn e Numpy);Experiência com extração e análise de banco de dados (SQL);Experiência com limpeza e transformação de dados (Feature Engineering);Experiência com Algoritmos de Regressão, Classificação e Clustering;Experiência com Reinforcement Learning e Association Rules Learning;Experiência com Neural Networks Supervised and Unsupervised Learning. Atividades:Foco no desenvolvimento de soluções, atuando na definição do problema até a entrega de modelos explicáveis e de impacto direto no negócio;Realizar análises descritivas e exploratórias para entendimento de dados e levantamento de hipóteses técnicas;Desenvolver modelagem preditiva utilizando o estado da arte em Machine Learning e as métricas adequadas para seleção de modelos;Validar tecnicamente a utilização dos modelos preditivos;Desenvolver certificação prática do desempenho dos modelos (teste A/B, controle/intervenção, planejamento e experimentos);Colaborar com o time de Estatísticos, Engenheiros em Machine Learning, Economistas para resolver problemas usando Data Science;Validação de estruturas de dados e Feature Engineering;Trabalhar com o time de Engenheiros de Dados e Arquitetos de Dados na criação de Datasets para treinamento de múltiplos modelos;Coletar, limpar, armazenar, organizar, integrar dados e ajudar na criação de pipelines de dados;Auxiliar na expansão do uso da ciência de dados nas frentes dos negócios. Obs: Necessário disponibilidade de atuação híbrida em São Paulo - SP.