Responsabilidades: Desenvolver modelos e análises diagnósticas, descritivas, preditivas e prescritivas usando técnicas de análise estatística e de aprendizado de máquina para suporte, colaborando com a implantação da cultura Data Driven na organização. Resolver problemas de negócio utilizando técnicas de aprendizado de máquina e mineração de dados; Realizar a tradução das necessidades de negócio em estratégias de dados; Modelar e gerenciar dados em diferentes fontes e destinos com paradigmas diversos de aquisição e armazenamento (bancos de dados, relatórios, APIs); Atuar na arquitetura de plataformas de dados, bem como a modelagem de dados; Planejar, Treinar, aplicar e avaliar bibliotecas e técnicas de Machine Learning e processamento Big Data; Desenvolver métricas, processos e ferramentas para monitorar e analisar o desempenho do modelo e a precisão dos dados. Realizar testes estatísticos em grandes volumes de dados; Utilizar métodos de mineração, clusterização e descoberta de dados; Desenvolver modelos de predição comportamental em grandes quantidades de dados para descobrir tendências e padrões; Dominar as estruturas de dados e estratégias de otimização de processamento, bem como ferramentas para análise, processamento e visualização de dados. Propor soluções e estratégias para desafios de negócios guiados por dados; Colaborar com as equipes de engenharia e desenvolvimento de produtos; Realizar esforços de pesquisa para identificar novos métodos para oferecer eficiência e eficácia em soluções analíticas; Trazer uma mentalidade experimental, prototipando e desenvolvendo com o modelo certo para o trabalho.Requisitos obrigatórios: Escolaridade: Pós graduação em Estatística ou áreas correlatas Experiência em mineração de dados; Experiência como cientista de dados, analista de dados, analista de BI ou afins; Conhecimento dos princípios de design experimental e/ou pesquisa por questionário; Conhecimento em ferramentas de visualização de dados como Plotly, Matplotlib e Altair; Conhecimento de sistemas de classificação, sistemas de recomendação, modelagem preditiva; Validação, teste e comunicação do modelo; Conhecimento de ferramentas de aprendizado de máquina como scikit-learn, Tensorflow, Keras, pandas etc. Experiência com uso de cloud; Experiência com ferramentas para gerenciar grandes conjuntos de dados como, por exemplo, Spark e Hadoop; Familiaridade com metodologias ágeis; Experiência com BigQuery, Airflow e ferramentas de controle de versão, como Git.