Aprofundar conhecimentos em ciência de dados para impulsionar resultados.
Requisito principal é ter sólida experiência em visão computacional, machine learning e análise estatística. Atingir todas as etapas do ciclo de dados – da coleta e transformação à modelagem e diagnóstico de performance.
* Bons conhecimentos em Python (Pandas, Scikit-Learn, OpenCV), SQL e Cloud AWS.
No entanto, priorizar o desenvolvimento de soluções dentro do lab de inovação do cliente.
O profissional deve realizar análises descritivas e exploratórias para entender os dados e levantar hipóteses técnicas
* Técnicas para construir modelos preditivos utilizando ML e métricas adequadas para seleção dos mesmos.
* Tecnicamente validar a utilização dos modelos preditivos.
* Certificar prática do desempenho dos modelos por meio de testes A/B, controle/intervenção, planejamento e experimentos.
* Colaborar com time de estatísticos, engenheiros em ML, economistas para resolver problemas usando Data Science.
* Validar estruturas de dados e featurização.
* Trabalhar com 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.
Obrigatório possuir domínio em Python/R e ampla experiência com análise de dados para descobrir padrões ocultos.