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Especialista em desenvolvimento e ciência de dados

Campo Bom
beBeeDESENVOLVIMENTO
Anunciada dia 16 novembro
Descrição

Sobre a oportunidade

Estamos buscando um profissional de tecnologia com forte base em desenvolvimento e ciência de dados para atuar no desenho e implementação de soluções avançadas de análise, automação, integração de sistemas e modelagem aplicada ao setor de energia.

É uma posição para quem gosta de resolver problemas complexos, trabalhar com dados em escala, interagir com equipes multidisciplinares e participar de projetos estratégicos no setor elétrico brasileiro.

Modelo de Trabalho: 100% Remoto

Nível: Pleno / Sênior

Regime: PJ

Responsabilidades

* Construir e manter pipelines de dados, integrações e APIs (REST).
* Estruturar e administrar bases de dados (SQL Server, CosmosDB).
* Implementar soluções em nuvem Azure (Functions, Data Factory, Databricks).
* APLICAR TÉCNICAS AVANÇADAS DE ESTATÍSTICA, MACHINE LEARNING E DEEP LEARNING EM PROBLEMAS REAIS.
* Colaborar de forma integrada com consultores, engenheiros e especialistas do setor elétrico para traduzir problemas de negócio em soluções técnicas.

Requisitos Técnicos

Linguagens & Ferramentas:

* Python, C ou C#, VBA.
* Jupyter Notebook.
* Desenvolvimento de APIs REST.

Dados & Big Data:

* Banco de Dados e SQL (SQL Server obrigatório; CosmosDB desejável).
* Experiência com pipelines e processamento distribuído (Apache Spark).
* Azure Functions, Data Factory e/ou Databricks.

Modelagem & Análise:

* Técnicas de Ciência de Dados (pré-processamento, modelagem, validação).
* MACHINE LEARNING E DEEP LEARNING.
* Estatística aplicada (inferência, séries temporais, regressão, otimização).

Outros:

* Inglês avançado ou fluente.
* Excelentes soft skills para trabalho colaborativo.

Diferenciais (não eliminatórios)

* Conhecimento sobre regulação e operação do setor elétrico brasileiro.
* Conhecimentos em outras nuvens, como Google e AWS.
* Conhecimentos em soluções de Bancos de Dados on-premise.

Pergunta Obrigatória:

Imagine que você recebeu o desafio de criar uma infraestrutura para alimentação das entradas de um modelo de Deep learning, que utiliza centenas de features. Discorra sobre como você a implementaria.

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