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Business Assurance, Health & Nutrition, Connectivity & Products, Natural Resources, Industries & Environment and Education.Descrição do empregoRealiza atividades no desenvolvimento de novos produtos e demandas para melhoria contínua das ferramentas
1) SISMODEEPBLUE, desenvolvendo modelos hidrodinâmicos, meteorológicos e oceanográficos com aplicação de Machine Learning, para aplicação de Inteligência Artificial;2) SISMOD, Desenvolvimento de script no para aprimorar a qualidade dos dados recebidos dos equipamentos, aplicando técnicas de controle de qualidade baseadas na norma QARTOD, conforme o manual global de controle de dados oceânicos da NOAA;Realizar atividades no desenvolvimento de novos produtos e demandas para a ferramenta SISMODEEPBLUE, através de coleta, análise de dados, criação da base de dados, desenvolvimento do modelo e validação;· Auxiliar e dar suporte ao time na limpeza do Dataset e em Feature Engineering;· Trabalhar em conjunto com o engenheiro de dados na criação de Datasets, no formato necessário para treinamento de múltiplos modelos de machine learning;· Limpar, Analisar, organizar, integrar dados e ajudar na criação de pipelines de dados;· Atuar em análises exploratórias e descritivas, bem como na modelagem preditiva, aplicando aprendizado de máquina;· Aplicar melhorias contínuas dos modelos que compõem a ferramenta SISMODEEPBLUE;· Analisar e aplicar melhorias na arquitetura de dados, com comunicação direta com os desenvolvedores e/ou Arquiteto de Dados;· Liderar reuniões de apresentações orais e escritas, bem como relatórios sobre os resultados, para clientes, sócios e outros stakeholders;· Desenvolver relatórios de análise de dados, performance da previsão e desenvolvimento dos modelos preditivos, direcionados aos clientes;· Usar PCA para possíveis experimentos que envolvam redução de dimensionalidade.
· Usar notebooks como o Jupyter e/ou Google Colab;· Desenvolver e melhorar modelos de IA para análise e previsão de séries temporais meteoceanográficas;· Aplicar técnicas de processamento, qualidade e validação de dados (ex.: QARTOD/NOAA);· Trabalhar em conjunto com oceanógrafos e engenheiros na interpretação dos resultados;· Contribuir para a evolução da nossa plataforma de análise e visualização de dados.QualificaçõesMínimo 3 anos em Ciências de dados e 5 anos em análise de dados e séries temporais;Superior completo em Oceanografia, Meteorologia ou áreas correlatas.
Especialização em Ciência de Dados;· Redação de documentos técnicos;Inglês e espanhol avançado para leitura, escrita (manuais, documentos técnicos e e-mails) e conversação;Excel avançado (domínio de funções como PROCV e SE; tabela dinâmica e dashboards); · Word intermediário (formatação, referência cruzada, índice);Experiência com análise exploratória de dados meteo-oceanográficos;Experiência no emprego de técnicas estatísticas e modelagem preditiva;Experiência com Data Cleaning & Prep e estatística Descritiva para análise inicial dos dados;Experiência em programação com utilização da linguagem Python 3.x e seus pacotes para análise de dados como por exemplo, Scikit-Learn, TensorFlow, Pandas, Numpy, dentre outras;Experiência em análise de dados com aplicação dos algoritmos de Deep Learning, estes essenciais para o projeto como MLP, LSTM, CNNs etc. com uso de Python;Experiência em análise e modelagem de séries temporais;Algoritmos árvores de Decisão, Random Forest, Regressões, KNN dentre outros, com uso de Python;Conhecimentos em Transfer Learning; · Conhecimento nas linguagens SQL, Shell scripts; ·Conhecimento em sistemas gerenciadores de dados;Conhecimento em validação e elaboração de documentos (emissão de relatórios direcionados a validação de produtos);Conhecimento em desenvolvimento e armazenamento cloud (Nuvem AWS);Experiência em ambiente em nuvem (Preferencial AWS) e Ferramentas de Big Data; · Conhecimento em arquitetura de dados;Otimização e Melhoria Contínua (otimizar algoritmos e processos, melhorando a eficiência e a precisão dos modelos).
Informações AdicionaisProcuramos pessoas como você.
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