Requisito fundamental para o sucesso do nosso time é encontrar um profissional de alto nível para trabalhar em projetos inovadores que ajudem nossos clientes a encontrar soluções personalizadas.
Responsabilidades:
Construir modelos de aprendizado de máquina avançados para detecção de fraude ou sistemas de recomendação, validando e publicando-os em ambiente de produção.
Realizar análises estatísticas rigorosas com base em testes de hipótese para fornecer suporte à tomada de decisão e avaliar a eficácia dos modelos desenvolvidos.
Desenvolver e implementar algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo garantindo sua explicabilidade e rastreabilidade.
Disponibilizar modelos em formato de API escalável, permitindo integração com diferentes sistemas e garantindo seu funcionamento otimizado.
Familiaridade com bibliotecas populares como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e outras ferramentas necessárias para construção de soluções de aprendizado de máquina.
Utilizar Databricks, SQL e Git para manipulação, versionamento e análise de dados em projetos complexos.
Acompanhar as melhores práticas de desenvolvimento em Python, seguindo padrões de codificação e orientação a objetos.
Participar ativamente no ciclo de vida completo do modelo: desde concepção até treinamento, publicação e monitoramento em produção.
Requisitos:
Certificado em áreas relacionadas à Ciência da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Engenharia da Computação ou áreas afins.
Domínio sólido em Testes de Hipótese, validação de modelos e principais algoritmos de aprendizado de máquina.
Experiência direta em modelos de recomendação e detecção de fraudes utilizando tecnologias avançadas.
Competência na utilização de Python com conhecimento detalhado das principais PEPs e bibliotecas para aprendizado de máquina e deep learning.
Integração perfeita entre Databricks, SQL e Git.
Histórico demonstrado de participação em projetos complexos de cientista de dados com ênfase na construção e publicação de modelos anti-fraude ou sistemas de recomendação.
Capacidade de disponibilizar modelos de aprendizado de máquina em formato de API sem problemas de escalabilidade.
Atenção aos detalhes na elaboração de relatórios de análise para auxiliar tomada de decisões estratégicas.
],