Papel Na Empresa
Atuar como cientista de dados em clientes, desenvolvendo modelos de IA, Machine Learning. Isso inclui a aplicação de técnicas estatísticas, modelagem de dados e habilidades de programação para resolver problemas complexos, construir algoritmo de previsão, recomendação, trabalhar com LLM em GenAI etc.
Responsabilidades
Proficiência em Python, Pandas, Plotly, Scikit-learn e TensorFlow;
Habilidades em pré-processamento, feature engineering e análise de séries temporais;
Contribuição na metodologia TDSP e condução de reuniões;
Mentoria para membros juniores e contribuição na fase de Deployment;
Condução independente de análises, escopos detalhados e interação com clientes;
Documentação técnica, apresentações e participação na estimativa de recursos;
Coleta e pré-processamento de dados de diversas fontes;
Experiência com ferramentas de Big Data como Apache Spark;
Análise estatística avançada, regressões e análise de componentes principais;
Modelagem independente de machine learning com ênfase em modelos sofisticados e deep learning;
Avaliação rigorosa de modelos, técnicas de regularização e ensemble;
Comunicação eficaz de insights complexos usando ferramentas avançadas de visualização;
Proficiência em plataformas de nuvem, otimização de pipelines e implementação de soluções de ML em escala.
Requisitos
Inglês para conversação nível B2-C1 (Pós intermediário e avançado);
Proficiência em Python, com foco em programação funcional e orientada a objetos;
Experiência avançada em Pandas, Plotly, Scikit-learn e TensorFlow;
Competência em pré-processamento, feature engineering e análise de séries temporais;
Familiaridade e contribuição na metodologia TDSP;
Habilidade para conduzir reuniões de Business Understanding e apresentar resultados;
Capacidade de mentoria para membros juniores e contribuição na fase de Deployment;
Condução independente de análises, escopos detalhados e interação com clientes;
Documentação técnica, apresentações e participação na estimativa de recursos;
Coleta e pré-processamento de dados de diversas fontes;
Experiência com ferramentas de Big Data como Apache Spark;
Competência em modelagem de problemas de classificação e regressão;
Competência em projetos de IA Generativa;
Avaliação rigorosa de modelos, técnicas de regularização e ensemble;
Comunicação eficaz de insights complexos usando ferramentas avançadas de visualização;
Proficiência em plataformas de nuvem, otimização de pipelines e implementação de soluções de ML em escala.
Diferenciais
Certificação em Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate;
Certificação em Azure Data Engineer Associate;
Experiência em projetos complexos de análise de dados e machine learning;
Contribuição na otimização de processos e eficiência em pipelines de dados;
Envolvimento em iniciativas de pesquisa e implementação de novas tecnologias;
Conhecimento aprofundado em frameworks de deep learning, como TensorFlow ou PyTorch;
Implementação de soluções de ML em grande escala usando AWS, Azure ou Google Cloud;
Modelagem independente de machine learning com ênfase em modelos sofisticados e deep learning.
O Que Oferecemos
Auxílio médico: ajuda de custo mensal para apoiar na contratação do seu plano de saúde.
Wellhub, pra manter corpo e mente ativos, do jeito que você gosta.