Sobre a posição:Desenvolver e otimizar sistemas de recomendação, construir modelos de previsão de séries temporais e implementar algoritmos de boosting e árvores de decisão.Colaborar com equipes multifuncionais para transformar dados em insights acionáveis e soluções escaláveis.Requisitos:Graduação ou mestrado em ciência de dados, ciência da computação, engenharia, estatística ou áreas relacionadas.Experiência comprovada com sistemas de recomendação e modelos de séries temporais.Sólido conhecimento em algoritmos de boosting e árvores de decisão.Proficiência em python e bibliotecas como scikit-learn, pandas, numpy, statsmodels.Experiência com serviços em nuvem azure e databricks.Forte capacidade de resolução de problemas e habilidade para trabalhar de forma independente.Inglês fluente (oral e escrito).