Nossa equipe procura por um profissional experiente em ciência de dados para liderar o desenvolvimento de soluções avançadas de aprendizado de máquina.
Descrição do cargo:
O candidato deve ter experiência significativa em construção e validação de modelos de machine learning, com foco na detecção de fraudes e sistemas de recomendação. É fundamental possuir conhecimentos sólidos em testes de hipótese, explicabilidade de modelos e principais algoritmos de machine learning.
* Construir, validar e publicar modelos de machine learning voltados para detecção de fraudes, sistemas de recomendação ou outras aplicações críticas de negócio.
* Realizar análises estatísticas com base em testes de hipótese para apoio à tomada de decisão e validação de modelos.
* Desenvolver e implementar algoritmos de machine learning e deep learning, garantindo explicabilidade e rastreabilidade dos modelos criados.
* Disponibilizar modelos em formato de API, garantindo escalabilidade e integração com diferentes sistemas.
Aqui estão os requisitos mínimos para o cargo:
Requisitos:
* Formação Superior em áreas como Ciência da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Engenharia da Computação, Engenharia da Produção, Matemática, Física ou Estatística.
* Sólidos conhecimentos em Testes de Hipótese, validação de modelos, explicabilidade de modelos e principais algoritmos de machine learning.
* Experiência prática em modelos de recomendação e detecção de fraudes.
* Vivência no uso de Python, com profundo entendimento das principais PEPs e bibliotecas voltadas para machine learning e deep learning.
* Experiência com Databricks, SQL e Git.
* Histórico comprovado de participação em projetos como cientista de dados, com foco na construção e publicação de modelos anti fraude ou sistemas de recomendação.
* Experiência na disponibilização de modelos de machine learning em formato API.
A remuneração oferecida é competitiva e está de acordo com as normas do mercado. Além disso, oferecemos oportunidades de crescimento e desenvolvimento dentro da empresa.