Overview

Principais Atividades e Experiências

  • Identificar oportunidades de soluções de modelagem e machine learning no negócio, propondo soluções e direcionamentos matemático e estatístico ao negócio;
  • Garantir que as soluções de machine learning sigam as melhores práticas como prototipagem da solução, testes de hipótese, treinamento e validação da solução sobre o negócio;
  • Saber aplicar pipelines que garantam a velocidade nas soluções, ajustando os dados fornecido pela área de engenharia de dados transformando-os em variáveis dos modelos;
  • Performar na etapa de análise das variáveis a ponto de traduzir o negócio em informação possibilidade de aplicar soluções mais simples até as amis avançadas;
  • Construção de pipelines de ciência de dados, desde o planejamento estratégico até a implantação e manutenção contínua de modelos/algoritmos em ambiente de produção;
  • Conseguir flutuar e aplicar regressões, classificadores, clusters para performar as soluções assim como métodos de ensemble;
  • Colaborar com demais cientistas de dados com menos experiência.

Pré-requisitos

  • 5 anos de experiência com soluções de machine learning ou modelagem estatística;
  • Experiência comprovada na utilização de Python (principal ferramenta) e spark assim como pandas, numpy, scikit, seaborn;
  • Ferramentas de versionamento: Ter conhecimento em bitbucket, Git;
  • Banco de dados: conhecimento avançado de bancos de dados relacional e não relacional (Principalmente SQL);
  • Capacidade de lidar com equipes multidisciplinares e transversais na empresa;
  • Desejável: Experiência com o desenvolvimento e implementação de APIs;
  • Desejável: Inglês – Nível Intermediário, espanhol intermediário;
  • Desejável: Mestrado ou pós-graduação em ciência da computação ou relatadas.
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