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Consultor(a) de desenvolvimento e dados - pleno/sênior

Mogi Guaçu
Volt Robotics
Consultor SEM
Anunciada dia 22 novembro
Descrição

Consultor(A) De Desenvolvimento E Dados - Pleno/Sênior
Sobre a oportunidade: Buscamos um profissional de tecnologia com forte base em desenvolvimento e ciência de dados para atuar no desenho e implementação de soluções avançadas de análise, automação, integração de sistemas e modelagem aplicada ao setor de energia. É uma posição para quem gosta de resolver problemas complexos, trabalhar com dados em escala, interagir com equipes multidisciplinares e participar de projetos estratégicos no setor elétrico brasileiro.
Modelo de Trabalho: 100% Remoto
Nível: Pleno / Sênior
Regime: PJ
Responsabilidades

Construir e manter pipelines de dados, integrações e APIs (REST).
Estruturar e administrar bases de dados (SQL Server, CosmosDB).
Implementar soluções em nuvem Azure (Functions, Data Factory, Databricks).
Aplicar técnicas avançadas de estatística, machine learning e deep learning em problemas reais.
Colaborar de forma integrada com consultores, engenheiros e especialistas do setor elétrico para traduzir problemas de negócio em soluções técnicas.

Requisitos Técnicos

Linguagens & Ferramentas: Python, C ou C#, VBA, Jupyter Notebook, Desenvolvimento de APIs REST.
Dados & Big Data: Banco de Dados e SQL (SQL Server obrigatório; CosmosDB desejável), Experiência com pipelines e processamento distribuído (Apache Spark), Azure Functions, Data Factory e/ou Databricks.
Modelagem & Análise: Técnicas de Ciência de Dados (pré-processamento, modelagem, validação), Machine Learning e Deep Learning, Estatística aplicada (inferência, séries temporais, regressão, otimização).
Outros: Inglês avançado ou fluente, Excelentes soft skills para trabalho colaborativo.

Diferenciais (não eliminatórios)

Conhecimento sobre regulação e operação do setor elétrico brasileiro (Geração, Transmissão, Distribuição, Mercado Livre, PLD Horário, CCEE etc.).
Conhecimentos em outras nuvens, como Google e AWS.
Conhecimentos em soluções de Bancos de Dados on-premise.

Pergunta Obrigatória
Imagine que você recebeu o desafio de criar uma infraestrutura para alimentação das entradas de um modelo de Deep learning, que utiliza centenas de features. Discorra sobre como você a implementaria.
Email: ******
#J-18808-Ljbffr

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