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 com a 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 em validação 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.