Vaga Freelancer | Repórter de Dados Esportivos (Futebol) | Trabalho em Estádio | Meio Período
Estamos buscando entusiastas do esporte que residam perto dos estados abaixo para se juntarem à nossa equipe como coletores de dados para eventos de futebol. A missão do repórter é coletar dados estatísticos ao vivo nos locais dos jogos, por meio do nosso aplicativo para dispositivos Android e iPhone.
Qualificações e Requisitos:
Conhecimento básico de inglês
Possuir um dispositivo Android/iPhone
Concluir um treinamento online para aprender a trabalhar com o aplicativo móvel
Não é necessário ter formação em jornalismo
Local de trabalho: Estádios de futebol e outros locais esportivos
Trabalho perfeito para estudantes ou para complementar a renda
62 euros (aproximadamente 405 reais) por partida coberta, além de reembolso de despesas de viagem e ingressos
Estados onde precisamos urgentemente de pessoas para coleta de dados nos locais dos jogos:
Maranhão
Mato Grosso/Mato Grosso do Sul
Implantação de Inteligência Artificial em Soluções Mobile e em Nuvem
Acreditamos que o SUCESSO do cliente é o nosso SUCESSO! E para isso, estamos à procura de pessoas inquietas, fanáticas por resultados e amantes de tecnologia, para apoiar na implementação de Inteligência artificial nas soluções mobile e em nuvem para a área de Logística.
Responsabilidades e atribuições
Estruturar e preparar pipelines de dados para alimentar soluções de Inteligência Artificial;
Atuar no treinamento, avaliação e evolução de modelos de Machine Learning integrados aos produtos de Logística;
Garantir a rastreabilidade e governança dos dados, seguindo os padrões corporativos de qualidade;
Implementar melhorias contínuas em modelos já em produção para garantir a aderência ao negócio.
Requisitos e Qualificações
Formação superior completa ou cursando em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
Prática em estruturação de dados, preparação de datasets e construção de pipelines;
Experiência com fluxos de Machine Learning (treinamento, validação e métricas de performance);
Vivência em ambientes Cloud (AWS, Azure ou GCP);
Conhecimento em arquiteturas de Data Warehouse e Data Lake;
Noções de MLOps, incluindo versionamento de modelos e automação.
Diferenciais (O que te destaca)
Proficiência em Python e SQL (essenciais para a manipulação de dados na nossa stack);
Experiência com GCP (BigQuery);
Conhecimento em IA Generativa e implementação de LLMs;
Prática com streaming de dados e inferência em tempo real;
Experiência prévia em sistemas logísticos ou operacionais.
Perfil de Cientista de Dados Sênior
Cientista de Dados Sênior com sólida experiência no desenvolvimento e operacionalização de soluções de machine learning e inteligência artificial em ambientes produtivos.
Atuar com Python, SQL e versionamento com Git, além de containerização com Docker e desenvolvimento em cloud (AWS ou GCP), garantindo escalabilidade e robustez das aplicações.
Possuir forte capacidade de estruturar soluções em arquiteturas modulares, com foco em qualidade de código, eficiência e reuso.
Experiente na produtização de modelos, desde o desenvolvimento até o deployment e monitoramento.
Atuar como referência técnica no time, apoiando e mentorando profissionais mais juniores, além de colaborar ativamente na evolução contínua de produtos e processos.
Perfil analítico, pragmático e orientado a entrega em contextos de maior complexidade.
Modelo Remoto
CLT pela BRQ + Pacote de benefícios
O que temos pra te oferecer?
Plano de Saúde;
Plano Odontológico;
Seguro de Vida;
Vale Refeição;
Vale Alimentação;
Horário Flexível;
Home Office;
Gympass, Telemedicina, Telenutrição, Canal de suporte emocional 24h e muito mais!
Cientista de Dados – TerraMagna
Como uma startup em constante desenvolvimento, nosso ambiente é dinâmico e exige autonomia. O Time de Modelagem é enxuto e focado em resolver problemas complexos de risco de crédito e de análise de dados no agronegócio. Buscamos um Cientista de Dados experiente, com perfil voltado para mentoria e trabalho em equipe.
Responsabilidades
Desenvolver, implementar e monitorar modelos estatísticos e de machine learning, especialmente modelos de credit scoring e análise de risco;
Produtizar os modelos, trabalhando de forma autônoma desde a concepção até a implementação em ambiente de produção;
Colaborar com a liderança técnica na definição da arquitetura de dados e nas escolhas tecnológicas do time;
Traduzir problemas complexos de negócio em soluções baseadas em dados, comunicando os resultados de forma clara para audiências técnicas e não técnicas;
Colaborar dinamicamente com os times de produto e engenharia;
Manter-se atualizado com tendências e melhores práticas em Engenharia e Ciência de Dados.
Requisitos
3+ anos de experiência atuando como Cientista de Dados, preferencialmente em ambientes de startup ou empresas de tecnologia;
Domínio em probabilidade e estatística e em modelos de machine learning supervisionados e não supervisionados;
Domínio em Python e principais bibliotecas para Ciência de Dados (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, etc.).
Forte conhecimento em SQL (modelagem, performance e manipulação de grandes volumes de dados).
Experiência no desenvolvimento e operacionalização de pipelines de machine learning ponta a ponta em produção (exploração e preparação de dados, limpeza, engenharia de atributos, modelagem e avaliação), com foco em escalabilidade, reprodutibilidade, segurança e monitoramento contínuo de performance dos modelos.
Experiência com práticas de engenharia para produção de modelos, incluindo versionamento de código com Git/Github, deploy em nuvem, automação de fluxos e suporte ao monitoramento e manutenção dos modelos em produção.
Familiaridade com serviços em nuvem, preferencialmente Google Cloud Platform (GCP).
Perfil proativo, com capacidade para atuar em problemas ambíguos, autonomia para estruturar o caminho analítico e excelente habilidade de comunicação para alinhamento com múltiplos stakeholders.
Interesse genuíno em evoluir tecnicamente em um ambiente dinâmico de fintech.
Diferenciais
Formação acadêmica em Estatística, Ciência da Computação, Ciência de Dados, Engenharias, Matemática, Física, Economia ou áreas correlatas.
Experiência prévia com modelagem de risco de crédito, credit scoring ou detecção de fraudes.
Conhecimento de metodologias de inferência causal e experimentação.
Experiência em projetos envolvendo metaheurísticas aplicadas a problemas de otimização combinatória.
Conhecimento ou experiência prévia no setor do Agronegócio (AgTechs).
Experiência no setor de serviços financeiros ou em projetos relacionados a crédito e risco.
Conhecimento em manuseio de dags (Airflow ou similar) para composição de bases de dados para análises exploratórias e treinamento de modelos.
Trabalho remoto, com encontros ocasionais na sede em São José dos Campos - SP.
Remuneração compatível (PJ).
Benefício flexível via cartão Swile.
Wellhub (antigo Gympass).
Convênio médico Porto Saúde.
Convênio odontológico Uniodonto.
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