Desenvolvedor de Ciência de Dados
Oferecemos uma oportunidade inovadora para profissionais apaixonados por dados e desafios analíticos. Buscamos um Cientista de Dados Sênior com experiência em Visão Computacional, Machine Learning e análise estatística para atuar em todas as etapas do ciclo de dados.
Com foco em extrair padrões ocultos, gerar insights valiosos e impulsionar decisões baseadas em dados, você desenvolverá soluções inovadoras dentro do Lab de Inovação. Desenvolva modelos preditivos utilizando o estado da arte em Machine Learning e métricas adequadas para seleção de modelos.
1. Requisitos:
* Conhecimentos em Cloud Azure, AWS e Databricks;
* Conhecimento em processo de construção de modelos (foco em AWS);
* 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;
* 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, Numpy, Pillow e OpenCV);
* 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;
2. Benefícios:
* Modelo de trabalho via contrato PJ;
* Home Office;
3. Otros:
* Foco no desenvolvimento de soluções dentro do Lab de Inovação do Cliente;
* 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;
* 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.