Cientista de Dados Sênior

Descritivo 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)

Databricks , capaz de conduzir projetos complexos de ponta a ponta, da

análise exploratória

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

Exploratória de Dados. Teste de Hipóteses Inferência Clássica

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

transformação de dados

(Feature Engineering). Experiência com

Algoritmos de Regressão. Classificação e Clustering. Experiência com

Reinforcement Learning

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.