Estamos procurando por uma pessoa qualificada para um cargo de Data Scientist, responsável por ajudar a nossa empresa a tomar decisões informadas com base em dados. O ideal é que tenha conhecimento avançado em Machine Learning, Estatística e Lógica de Programação.
Além disso, é importante que o candidato tenha experiência em trabalhar com grandes volumes de dados e possa liderar projetos complexos. A tecnologia utilizada será Big Data, Spark e Databricks.
O trabalho envolverá também a criação de modelos preditivos, análises robustas e visualizações de dados. Além disso, o profissional precisará ter habilidades de comunicação e liderança para trabalhar com equipes multidisciplinares.
Requisitos
* Know-how em Python ou R;
* Mastery em SQL;
* Conhecimento avançado em Spark, Java & Scala;
* Habilidades em Teste de Hipóteses e Grandes Volumes;
* Liderança e comunicação;
Benefícios
* Possibilidade de contratação de empréstimos pessoais com juros menores que os de mercado;
* Acesso a uma plataforma de aprendizado conectada a todos os conteúdos do LinkedIn Learning e o'Reilly;
* Incentivo Idiomas (Inglês ou Espanhol);
* SelfCare - Programa de Saúde Mental e Bem-estar;
* Gympass;
* Assistência Odontológica;
* Assistência Médica;
* VR/VA;
* PPR;
* Auxílio creche;
* Extensão dos períodos de licença maternidade e paternidade;
Estatísticas Avançadas
* Análise Descritiva;
* Probabilidade;
* Inferência;
* Bootstrapping;
* Desing Experimental;
* Modelagem Preditiva;
* Otimização;
* Testes de Hipótese;
* Regressão;
OBS: Salários não são divulgados.
Ferramentas:
Python | Pra quando a coisa fica bem séria;
R | Pra quando a coisa fica bem séria;
Spark | Trabalhar com grande volume de dados sempre pode ser mais rápido;
Databricks | Uso de clusters e workspaces para BigData.
Será bacana se você tivesse experiência:
Tableau | Ninguém aguenta mais tabelão e flat file;
PowerBi | Ninguém aguenta mais tabelão e flat file;
Cloud Computing | Azure, AWS, GCP
Desenvolvimento de Software | Para entender melhor a dinâmica da empresa e o impacto no negócio;
Gestão de Projeto | Garantindo planejamento e comunicação com as diversas dependências;
Credit Risk ou Fraud Prevention| experiência anterior desenvolvendo guias, boas práticas, políticas, simulações, análises ad-hoc, modelos preditivos e data assets.