A vaga também se aplica a candidatas e candidatos Pessoa com Deficiência.
Se você é apaixonado por tecnologia, inovação, eficiência, sofisticação e design, e deseja fazer parte de um time que valoriza a integridade e o trabalho em equipe, então venha se juntar a nós, na Panasonic
Somos uma empresa japonesa com mais de 100 anos de tradição, mantém um espírito curioso e inovador, impulsionados pela melhoria da qualidade de vida em todo o mundo.
Valorizamos seus esforços e estamos empenhados em criar um ambiente de trabalho onde você possa crescer e prosperar. Estamos entusiasmados com a possibilidade de receber sua candidatura e trabalhar juntos para melhorar a sociedade por meio dos nossos produtos. Venha fazer parte da nossa equipe na Panasonic
Quais Serão Suas Atividades:
• Explorar e analisar grandes conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades de negócio;
• Desenvolver, treinar, validar e implantar modelos de machine learning e estatísticos;
• Trabalhar com engenheiros de dados para garantir a qualidade, integridade e disponibilidade dos dados;
• Criar pipelines de ciência de dados para automação de análises e modelos;
• Documentar metodologias, experimentos e resultados de forma clara e reprodutível;
• Apresentar insights e resultados para stakeholders técnicos e não técnicos;
• Liderar projetos de ciência de dados do início ao fim (definição de problema, modelagem, validação e entrega);
• Garantir a governança e reprodutibilidade dos modelos desenvolvidos;
• Avaliar e selecionar algoritmos e técnicas adequadas para cada desafio;
• Apoiar a definição de estratégias de dados e roadmap analítico da organização;
• Contribuir para a evolução da arquitetura analítica e do ambiente de dados;
• Mentorar cientistas de dados juniores e analistas.
• Atuar em conjunto com áreas de negócio para traduzir problemas em soluções analíticas.
O Que É Necessário Ter:
• Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas;
• Inglês intermediário (participará de reuniões com times estrangeiros);
• Linguagens: Python (pandas, scikit-learn, PySpark, TensorFlow etc.), SQL;
• Plataformas: Azure Synapse, Azure ML, Databricks, Azure Data Lake, Power BI;
• Modelagem: regressão, classificação, clustering, séries temporais, NLP, deep learning;
• Metodologias: CRISP-DM, MLOps, CI/CD para modelos dados;
• Governança de dados: conhecimento em Microsoft Purview ou similares.
Desejável:
• Ferramentas: Git, Jupyter, MLflow, Docker.
Informações Adicionais:
• Modalidade híbrida: 2 vezes na semana de forma presencial
Escolaridade Mínima: Ensino Superior
Idiomas:
* Inglês (Intermediário)
* Desconto em produtos
* TotalPass
* Seguro de Vida
* Bônus anual
* Previdência Privada
* Restaurante interno
* Assistência odontológica
* Assistência médica
* Convênio farmácia