Descrição do Cargo:
* Objetivos Principais:
* Criar modelos de aprendizado de máquina para detecção de fraudes e sistemas de recomendação.
* Analisar dados estatísticos com testes de hipótese para apoio à tomada de decisão.
* Desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina e deep learning com explicabilidade.
* Disponibilizar modelos como API.
* Trabalhar com bibliotecas populares como scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.
* Utilizar Databricks, SQL e Git para análise de dados.
* Asegurar cumprimento de PEPs em Python.
* Requisitos Básicos:
* Formação superior em Ciência da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas ou áreas relacionadas.
* Sólidos conhecimentos em testes de hipótese, validação de modelos e principais algoritmos de machine learning.
* Experiência em modelos de recomendação e detecção de fraudes.
* Vivência em Python com entendimento das principais PEPs e bibliotecas de machine learning.
* Experiência com Databricks, SQL e Git.
* Histórico de participação em projetos como cientista de dados.
Prazo para Toma de Decisão:
Os candidatos devem ser capazes de apresentar suas habilidades e experiências relevantes dentro de um prazo razoável.