Overview

Como será seu dia a dia:

  • Realizar análises em grandes e ricos conjuntos de dados para extrair insights acionáveis que ajudarão na tomada de decisão visando objetivos de negócio;
  • Trabalhar em time multidisciplinar colaborando com outros cientistas de dados, engenheiros de machine learning, desenvolvedores, POs e engenheiros de dados para ajudar na formulação e avaliação de hipóteses que apoiem o desenvolvimento do produto;
  • Defender a tomada de decisões orientada por dados, fornecendo recomendações para aprimorar o desempenho e a experiência do usuário;
  • Construir, produtizar, avaliar e dar manutenção a modelos de Machine Learning visando o aumento de engajamento, retenção e entendimento do comportamento dos usuários;
  • Mentorar outros cientistas de dados, visando disseminar conhecimento, garantir boas práticas e identificar oportunidades de projetos por toda a organização.

Do que você precisa:

  • Experiência comprovada como Cientista de Dados;
  • Graduação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Ciência da Computação ou Engenharias;
  • Proficiência em Python e SQL para análise e modelagem de dados;
  • Ter trabalhado com computação em nuvem (GCP e AWS);
  • Experiência com manipulação de grandes volumes de dados;
  • Sólido conhecimento sobre conceitos e técnicas estatísticas (distribuições estatísticas, testes de hipótese, estatística multivariada, entre outros);
  • Experiência em técnicas tradicionais de Machine Learning (classificação, regressão, séries temporais, entre outras);
  • Vivência com frameworks de Machine Learning (TensorFlow; Keras; Scikit Learn; PyTorch);
  • Boa capacidade de comunicar insights baseadas em dados de forma clara, objetiva e assertiva;
  • Ter conhecimento em ferramentas de versionamento de código (git).

Conhecimentos que te destacam:

  • Experiência em empresas de mídia digital, especialmente suportada por publicidade;
  • Pós-graduação com foco em Machine Learning;
  • Vivência com arquiteturas de Deep Learning (Transformers; CNNs; RNNs; AutoEncoders; LLMs);
  • Experiências com produtificação de modelos de Machine Learning;
  • Conhecimento de ferramentas e práticas de MLOPs (Docker/Kubernetes; Vertex pipelines; Model Monitoring; Continuous Traning);
  • Inglês intermediário (escrita, leitura e conversação);
  • Experiência com Google Cloud Platform (BigQuery, Vertex AI, Dataflow etc).
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