Cientista de Dados:
Duas Palavras Sobre a Vaga
Trabalhar como Cientista de Dados em uma das maiores administradoras de saúde do Brasil pode ser uma oportunidade incrível para você.
Jornada Profissional
Aqui, você estará desempenhando um papel crucial no desenvolvimento de modelos estatísticos, preditivos e de machine learning para otimização de processos e geração de insights de negócio.
Responsabilidades:
* Desenvolver modelos estatísticos, preditivos e de machine learning para otimização de processos e geração de insights de negócio;
* Realizar exploração, limpeza e transformação de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados;
* Criar pipelines de dados e fluxos automatizados para coleta, preparação e versionamento de datasets;
* Aplicar técnicas avançadas de analytics, como séries temporais, NLP, clustering, classificação e regressão;
* Trabalhar com ferramentas de visualização para apresentar análises e resultados de forma clara e objetiva;
* Construir dashboards e relatórios para suporte à tomada de decisão;
* Atuar em parceria com squads multidisciplinares (Engenharia, Produto, Negócio, TI);
* Desenvolver prova de conceitos (POCs) de modelos e novas soluções analíticas;
* Realizar deploy de modelos em produção utilizando boas práticas de MLOps.
Requisitos Técnicos
Aqui estão os requisitos necessários para o cargo:
* Superior completo ou cursando (TI);
* Experiência sólida com Python (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch);
* Domínio de SQL e bancos de dados relacionais e/ou não relacionais;
* Experiência com modelagem estatística e machine learning;
* Familiaridade com técnicas de MLOps e versionamento de modelos (MLflow, DVC, etc.).
Benefícios
Nossa empresa oferece benefícios competentes para garantir que você se sinta bem e produtivo durante sua jornada profissional conosco:
* Contratação: CLT Full + Benefícios;
* Atuação: 100% Home office.
Diferenciais
Para aqueles que procuram por algo mais, aqui estão as vantagens adicional da nossa vaga:
* Experiência com NLP, recomendação, visão computacional ou deep learning;
* Vivência com cloud (AWS, GCP, Azure) e serviços gerenciados de IA/ML.