Machine Learning: Profundo entendimento de algoritmos de aprendizado de
máquina, incluindo técnicas supervisionadas e não supervisionadas, aprendizado profundo (Deep Learning) e processamento de linguagem natural (NLP)
Ciência de Dados: Experiência em manipulação e análise de grandes volumes de dados. Proficiente em ferramentas como Python, R, SQL, e plataformas de
visualização de dados (ex: Power BI, Tableau)
Arquitetura de Tecnologia (ex: Azure): Experiência prática com plataformas de
nuvem, especialmente Azure, incluindo serviços como Azure Machine Learning,
Azure Data Factory e Azure Databricks
Estratégia de Dados: Capacidade de desenvolver e implementar estratégias de dados alinhadas com os objetivos de negócios da organização. Envolvimento em governança de dados, qualidade de dados e desenvolvimento de políticas para o uso ético e eficaz dos dados.
Experiência necessária:
* Capacidade de projetar e implementar soluções escaláveis e seguras na nuvem
* Habilidade em transformar dados brutos em insights acionáveis que podem
* influenciar decisões de negócios
* Capaz de aplicar técnicas estatísticas para modelagem preditiva e análise de
* dados
* Familiaridade com testes de hipóteses, regressão, análise de variância, entre
* outros
* Liderança e Gestão: Experiência em liderar equipes multifuncionais, orientando e desenvolvendo talentos em ciência de dados e engenharia de dados
* Capacidade de gerenciar projetos complexos, garantindo a entrega no prazo e dentro do orçamento, enquanto mantém altos padrões de qualidade
* Visão de Negócios: Sólido entendimento dos processos de negócios e como as soluções de dados e tecnologia pode agregar valor. Capacidade de identificar oportunidades para inovação e melhoria contínua.
Formação Acadêmica:
* Estatística, ciências da computação, engenharia de software ou cursos correlatos
* Diferencial: MBA ou Pós Graduação em Ciência de Dados, Machine Learning e/ou Inteligência Artificial.