Overview
O que esperamos que você tenha:
- Ensino Superior cursando ou completo, em áreas correlatas a sua função: engenharias, cursos de computação e cursos relacionados à área de exatas;
- Experiência profissional comprovada em Python;
- Experiência prévia em utilizar git, como github, gitlab, etc;
- Conhecimento intermediário em banco de dados e SQL para realizar consultas em banco de dados durante projeto;
- Conhecimentos em probabilidade e estatística;
- Conhecimentos sobre machine learning: principais modelos, trade-offs, boas práticas de projeto de ML, avaliação de métricas e modelos;
- Conhecimento teórico e prático do funcionamento de modelos de redes neurais artificiais;
- Conhecimentos em criação de pipeline de tratamento de dados em Python e desenvolvimento de modelos de machine learning em Python usando bibliotecas de mercado;
- Conhecimentos em criação e análise de gráficos em Python;
- Experiência em realizar deploy de machine learning em sistemas ou dashboards usando cloud ou data bricks;
- Experiência em utilizar uma das principais clouds de mercado: AWS, GCP, Azure.
O que é desejável que você tenha:
- Experiência em ferramentas de BI e engenharia de dados;
- Conhecimentos em modelagem de dados estrela e snow flake;
- Possuir certificação profissional em engenharia de machine learning ou certificação similar em uma das principais clouds de mercado.
O que você fará em seu dia a dia:
- Realizar todas as atividades listadas abaixo em projetos nacionais e/ou internacionais sempre que necessário;
- Realizar reuniões com os analistas do cliente, por meio de videoconferência, desenvolvendo os questionamentos estratégicos voltados ao seu negócio/processo, a cada início de projeto ou sprint;
- Definir junto ao cliente e ao tech lead, por meio de videoconferência, as métricas de negócio do projeto e como elas se relacionam com o modelo de machine learning para entregar a melhor solução, sempre que houver um novo projeto;
- Realizar consultas e extrair dados do banco do cliente, utilizando linguagem SQL, para construção dos modelos de machine learning, sempre que houver um novo projeto;
- Construir gráficos utilizando linguagem de programação Python e bibliotecas como matplotlib, seaborn, plotly, de modo a gerar as visualizações dos dados durante a fase de análise exploratória do projeto;
- Construir pipelines de tratamento de dados em Python, principalmente bibliotecas Pandas e scikit-learn, para treinamento e inferência dos modelos de machine learning, sempre que houver um novo projeto;
- Planejar e realizar a comprovação dos modelos de machine learning, utilizando técnicas como validação cruzada, para obter a aceitação do cliente, sempre que houver um novo projeto;
- Criar e/ou utilizar métricas de avaliação utilizando linguagem de programação Python e biblioteca scikit-learn, para avaliar performance de modelos de machine learning, sempre que houver um novo projeto;
- Construir e apresentar slides, em ferramentas G-Suíte, para evidenciar os resultados da análise exploratória e resultados de modelo para o cliente, demonstrando os impacto para o negócio em linguagem não técnica, sempre que houver um novo projeto;
- Desenvolver e documentar o projeto, utilizando ferramentas de gerenciamento de atividades, github e jupyter notebooks, para a gestão de conhecimento, sempre que necessário;
Benefícios
- Plano de carreira acelerado;
- Participação nos resultados;
- Aulas on-line de inglês (Cambly);
- Plataforma com psicólogos, nutricionistas, clínico geral e cursos;
- Folga no aniversário.
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