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Data scientist sênior

São Paulo (SP)
Carbigdata
Data Scientist
Anunciada dia 12 setembro
Descrição

**VEM CONHECER A CARBIGDATA!**

Somos a maior plataforma de bigdata do mercado de veículos. Nossos produtos possuem foco na localização de veículos roubados, furtados e na verdadeira situação do bem localizado. Com foco em big data analytics, atuamos nos principais players do mercado automotivo como bancos, financeiras, locadoras e seguradoras.

**DESCRIÇÃO DA VAGA**

Você terá a missão de aplicar técnicas de análise de dados, simulação estatística, aprendizado de máquina (machine learning) e big data para gerar insights específicos e apoiar decisões estratégicas dentro da empresa \o/.

O desafio será atuar com grandes volumes de dados, criando modelos preditivos e desenvolvendo soluções que otimizam o desempenho empresarial e a experiência do cliente ;)

**ATIVIDADES DO DIA A, DIA**:

- Criar e implementar modelos avançados para otimizar processos e estratégias de negócios.
- Coletar, limpar, organizar e interpretar dados de diversas fontes, utilizando ferramentas como Hadoop e Spark, além de bancos de dados relacionais e não relacionais.
- Criar dashboards e relatórios interativos com ferramentas como Tableau, Power BI ou Matplotlib, para comunicar de maneira clara e acessível aos stakeholders não técnicos.
- Identificar padrões e tendências nos dados e formular hipóteses que possam ser validadas por meio de experimentos e modelos.
- Colaborar com equipes de TI, desenvolvimento e produto para definir e implementar as melhores práticas de governança de dados e garantir que os dados usados para a modelagem sejam de alta qualidade e consistência.
- Desenvolver sistemas analíticos e identificar oportunidades de automação para melhorar produtos e serviços.

**REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES**:

- Formação superior em áreas como Ciências da Computação, Sistemas de Informação, Engenharias ou áreas relacionadas.
- 5 a 7 anos de experiência em empresas de tecnologia ou consultoria com foco em dados e modelagem preditiva.
- Criação e implementação de modelos preditivos e uso de machine learning em problemas reais de negócios.
- Experiência prática com big data (Hadoop, Spark) e bancos de dados relacionais (SQL, PostgreSQL) e não relacionais (MongoDB, Cassandra).
- Participação em projetos de transformação digital e data-driven para otimização de processos, especialmente em ambientes com grande volume de dados.
- Proficiência em linguagens de programação como Python e R.
- Experiência com pipelines ETL e ferramentas como Apache Airflow, Talend ou Dataiku.
- Conhecimento em governança de dados e em práticas de data privacy e compliance (ex: LGPD).

**DIFERENCIAIS**:

- Experiência com técnicas de visão computacional, como detecção de objetos, segmentação de imagem, redes neurais convolucionais (CNN) e OpenCV.
- Conhecimento em frameworks como TensorFlow, Keras, PyTorch para implementar modelos de visão computacional.
- Experiência com ferramentas de visualização: Tableau, Power BI ou Matplotlib.
- Experiência em soluções como Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake ou Azure Synapse para armazenamento e análise de grandes volumes de dados.
- Experiência em ferramentas de automação, como Apache NiFi, para simplificar e acelerar processos analíticos.

**NOSSOS BENEFÍCIOS**
- Vale Refeição/Alimentação
- Plano de Saúde (Amil)
- Plano Odontológico
- Dayoff no mês do aniversário
- Seguro de vida
- Auxílio mobilidade
- Auxilio creche

Faça parte da transformação no mercado automotivo no Brasil!

Se você é apaixonado por dados e tecnologia, junte-se à nossa equipe e faça parte da revolução do setor automotivo. **#VemSerCarBigData**

Tipo de vaga: Efetivo CLT

**Benefícios**:

- Assistência médica
- Assistência odontológica
- Auxílio-creche
- Seguro de vida
- Vale-refeição

Horário de trabalho:

- De segunda à sexta-feira
- Turno de 8 horas

Pagamento adicional:

- 13º salário

Pergunta(s) de seleção:

- Qual valor da sua pretensão salarial?
- Tem disponibilidade para atuar em modelo híbrido, 3x por semana, na estação Trianon-Masp (linha verde)?

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