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 algorítmo de predicão, recomendacão, 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 conversacão nível B2-C1 (Pós intermediário e Avancado);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:Certificacão em Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate;Certificacão 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.