Responsabilidades:Desenvolver modelos e análises diagnósticas, descritivas, preditivas e prescritivas usando técnicas de análise estatística e de aprendizado de máquina para suporte, colaborando com a implantação da cultura Data Driven na organização.Resolver problemas de negócio utilizando técnicas de aprendizado de máquina e mineração de dados;
Realizar a tradução das necessidades de negócio em estratégias de dados;
Modelar e gerenciar dados em diferentes fontes e destinos com paradigmas diversos de aquisição e armazenamento (bancos de dados, relatórios, APIs);
Atuar na arquitetura de plataformas de dados, bem como a modelagem de dados;
Planejar, Treinar, aplicar e avaliar bibliotecas e técnicas de Machine Learning e processamento Big Data;
Desenvolver métricas, processos e ferramentas para monitorar e analisar o desempenho do modelo e a precisão dos dados.Realizar testes estatísticos em grandes volumes de dados;
Utilizar métodos de mineração, clusterização e descoberta de dados;
Desenvolver modelos de predição comportamental em grandes quantidades de dados para descobrir tendências e padrões;
Dominar as estruturas dedados e estratégias de otimização de processamento, bem como ferramentas para análise, processamento e visualização de dados.Propor soluções e estratégias para desafios de negócios guiados por dados;
Colaborar com as equipesde engenharia e desenvolvimento de produtos;
Realizar esforços de pesquisa para identificar novos métodos para oferecer eficiência e eficácia em soluções analíticas;
Trazer uma mentalidade experimental, prototipando e desenvolvendo com o modelo certo para o trabalho.Requisitos obrigatórios:Escolaridade:Pós graduação em Estatística ou áreas correlatasExperiência em mineração de dados;
Experiência como cientista de dados, analista de dados, analista de BI ou afins;
Conhecimento dos princípios de design experimental e/ou pesquisa por questionário;
Conhecimento em ferramentas de visualização de dados como Plotly, Matplotlib e Altair;
Conhecimento de sistemasde classificação, sistemas de recomendação, modelagem preditiva;
Validação, teste e comunicação do modelo;
Conhecimento de ferramentas de aprendizado de máquina como scikit-learn, Tensorflow, Keras, pandas etc.Experiência com uso de cloud;
Experiência com ferramentas para gerenciar grandes conjuntos de dados como, por exemplo, Spark e Hadoop;
Familiaridade com metodologias ágeis;
Experiência com BigQuery, Airflow e ferramentas de controle de versão, como Git.