Responsabilidades e atribuições
* Compreender demandas de negócio e traduzi-las em soluções analíticas e modelos de machine learning;
* Atuar em todo o ciclo de vida dos dados: exploração, preparação, modelagem, validação e implantação;
* Desenvolver e manter pipelines de dados e modelos em produção;
* Aplicar técnicas de análise exploratória, engenharia de variáveis e modelagem estatística;
* Construir modelos supervisionados, não supervisionados e de séries temporais;
* Realizar validação, comparação e monitoramento de performance dos modelos;
* Garantir a operacionalização das soluções em ambientes produtivos, com foco em escalabilidade e performance;
* Atuar na apresentação de resultados para stakeholders, traduzindo análises técnicas em insights de negócio;
* Assegurar aderência às diretrizes de arquitetura, governança de dados e segurança da informação;
* Contribuir coma evolução técnica do time, propondo melhorias, ferramentas e boas práticas.
Requisitos e qualificações
* Domínio em Python para desenvolvimento de modelos, algoritmos e pipelines de dados;
* Experiência com técnicas de machine learning supervisionado, não supervisionado e séries temporais;
* Vivência em análise exploratória de dados (EDA) e modelagem estatística;
* Experiência emvalidação de modelos, testes estatísticos e comparação de métricas;
* Conhecimento em SQL para manipulação e consulta de dados;
* Experiência com operacionalização de modelos (MLOps) em ambiente produtivo;
* Vivência com Databricks;
* Familiaridade com ambientes de cloud AWS e Azure.