Overview

Se você é apaixonado por transformar dados em inteligência e possui experiência sólida em visão computacional, machine learning e análise estatística, essa oportunidade é para você! Buscamos um profissional com domínio em Python/R, Cloud (Azure, AWS) e Databricks, capaz de conduzir projetos complexos de ponta a ponta, da análise exploratória à modelagem preditiva.

Informações:

💼Modelo de trabalho via contrato PJ;

🏡Home Office;

Requisitos:

  • Fundamental experiência em projetos de visão computacional.
  • Conhecimentos em Cloud Azure, AWS e Databricks.
  • Conhecimentos do processo de construção de modelos.
  • Análise Descritiva e Exploratória de Dados.
  • Teste de Hipóteses Inferência Clássica e Bayesiana.
  • Construção de modelos Estatísticos de Machine Learning.
  • Análise de Diagnósticos.
  • Fortes Conhecimentos de Python/R.
  • Experiência com análise de dados para descobrir padrões ocultos.
  • Conhecimento em ferramentas de visualização de dados.
  • Experiência com análise e resolução de problemas relacionados a dados.
  • Experiência com programação em Python e seu ecossistema de análise de dados (Pandas, Scikit-Learn , Numpy, Pillow e OpenCV).
  • Experiência com extração e análise de banco de dados (SQL).
  • Experiência com limpeza e transformação de dados (Feature Engineering).
  • Experiência com Algoritmos de Regressão.
  • Classificação e Clustering.
  • Experiência com Reinforcement Learning e Association Rules Learning.

Será um diferencial…

  • Inglês e espanhol.
  • Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação, Matemática, Estatística, Economia, Engenharia ou áreas correlatas.
  • Experiência com os ambientes Airflow, Git, Cloud Azure, Pentaho Data Integration.
  • Experiência com MS Fabric, Copilot Studio, Data Factory, Databricks, PowerBI, Kafka, Spark, Spark Streaming.
  • Experiência com ML , DL, AutoML, MLOps e Engenharia de Dados

Atividades:

  • Foco no desenvolvimento de soluções dentro do Lab de Inovação do Cliente.
  • Realizar análises descritivas e exploratórias para entendimento de dados e levantamento de hipóteses técnicas.
  • Desenvolver modelagem preditiva utilizando o estado da arte em Machine Learning e as métricas adequadas para seleção de modelos, validar tecnicamente a utilização dos modelos preditivos.
  • Desenvolver certificação prática do desempenho dos modelos (teste A/B, controle/intervenção, planejamento e experimentos).
  • Colaborar com o time de Estatísticos, Engenheiros em Machine Learning, Economistas para resolver problemas usando Data Science.
  • Validação de estruturas de dados e Feature Engineering.
  • Trabalhar com o time de Engenheiros de Dados e Arquitetos de Dados na criação de Datasets para treinamento de múltiplos modelos.
  • Coletar, limpar, armazenar, organizar, integrar dados e ajudar na criação de pipelines de dados.
  • Auxiliar na expansão do uso da ciência de dados nas frentes dos negócios.
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