O que vamos construir juntos?Nosso time é preocupado em propor as melhores soluções baseado em excelência técnica, pensando em alternativas que agreguem valor, com mindset ágil e cultura de colaboração. Nós respeitamos a diversidade e acreditamos que times diversos contribuem para construir ideias mais inovadoras.Responsabilidades e atribuiçõesNos ajude a desenhar a soluçãoSe você gosta de trabalhar com desenvolvimento, aprecia muito desafios, curte implementar soluções baseadas em boas práticas e topa trabalhar em times que respeitam quem você é e as suas opiniões, você está MUITO perto de integrar nosso time DB.Responsabilidades e atribuições:Apoia na identificação de oportunidades analíticas, contribuindo com análises exploratórias e levantamentos iniciais de dados que possam embasar hipóteses de negócio.Colabora na formulação de hipóteses e testes simples, utilizando técnicas estatísticas básicas e ferramentas de machine learning com suporte de profissionais mais experientes.Executa tarefas de preparação, limpeza e transformação de dados, garantindo a qualidade e a consistência dos dados utilizados nos modelos.Participa da construção de modelos preditivos de baixa complexidade, auxiliando na parametrização, validação e documentação dos resultados.Interage com analistas e engenheiros de dados, aprendendo sobre o fluxo de dados, arquitetura e boas práticas de versionamento e reprodutibilidade.Documenta suas entregas de forma clara e organizada, contribuindo para a rastreabilidade e o aprendizado coletivo do time.Participa ativamente da Chapter de Ciência de Dados, absorvendo padrões, ferramentas e processos, e demonstrando interesse em evoluir tecnicamente.Comunica resultados de forma objetiva, com apoio de colegas mais experientes, adaptando a linguagem para públicos técnicos e não técnicos.Requisitos e qualificaçõesHabilidades e Temas de Conhecimento Desejáveis:Proficiência em Python para desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.Compreensão básica de algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina.Familiaridade com Databricks para engenharia de dados e fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.Conhecimento de ferramentas de virtualização de dados como Denodo.Compreensão básica do Teradata para armazenamento e consulta de dados.Habilidades de resolução de problemas para solucionar problemas em pipelines de aprendizado de máquina.Habilidades de comunicação eficazes para colaborar com cientistas e engenheiros de dados.Vontade de aprender e se adaptar a novas tecnologias e metodologias.Atenção aos detalhes no monitoramento do modelo e avaliação de desempenho.Capacidade de trabalhar colaborativamente em equipes multifuncionais.Áreas de Formação Preferenciais:Análise de Sistemas, Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia ou áreas correlacionadas.Nível de Formação:Ensino Superior (Em Andamento ou Concluído)Informações adicionaisPor aqui você terá:Remuneração compatível com o mercado;Vale Refeição;Plano de Saúde e Odontológico;Subsídio para o home-office;Seguro de Vida;Horário flexível;Dresscode: seja você;TotalPass: cuidado com a sua Saúde física e mental.