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;