Cargos de alto nível em ciência de dados são buscados por empresas para auxiliar na tomada de decisões e impulsionar a inovação digital.
Responsabilidades:
1. Construir, validar e publicar modelos de aprendizado de máquina voltados para detecção de fraude, sistemas de recomendação ou outras aplicações críticas de negócios.
2. Realizar análises estatísticas com base em testes de hipótese para apoio à tomada de decisão e validação de modelos.
3. Desenvolver e implementar algoritmos de aprendizado de máquina e deep learning, garantindo explicabilidade e rastreabilidade dos modelos criados.
4. Disponibilizar modelos em formato de API, garantindo escalabilidade e integração com diferentes sistemas.
5. Trabalhar com bibliotecas e frameworks populares, como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, entre outras, para construção de soluções de aprendizado de máquina.
6. Utilizar Databricks, SQL e Git para manipulação, versionamento e análise de dados em projetos.
7. Garantir o cumprimento das melhores práticas de desenvolvimento em Python, com aderência às principais PEPs e padrões de codificação.
Requisitos:
1. Formação superior em áreas como Ciência da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Engenharia da Computação, Engenharia da Produção, Matemática, Física ou Estatística.
2. Sólidos conhecimentos em Testes de Hipótese, validação de modelos, explicabilidade de modelos e principais algoritmos de aprendizado de máquina.
3. Experiência prática em modelos de recomendação e detecção de fraude.
4. Vivência no uso de Python, com profundo entendimento das principais PEPs e bibliotecas voltadas para aprendizado de máquina e deep learning.
5. Experiência com Databricks, SQL e Git.
6. Histórico comprovado de participação em projetos como cientista de dados, com foco na construção e publicação de modelos anti-fraude ou sistemas de recomendação.
7. Experiência na disponibilização de modelos de aprendizado de máquina em formato API.
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