Estamos formando um Banco de Talentos para profissionais de Data Science com especialização em Métodos Clássicos. O objetivo é identificar talentos para futuras oportunidades voltadas ao desenvolvimento de soluções inteligentes baseadas em dados não estruturados e IA generativa, apoiando desafios estratégicos da organização.
Responsabilidades e atribuições
- Desenvolver soluções preditivas utilizando métodos clássicos de machine learning, incluindo : Regressão (linear e logística), classificação modelos de séries temporais, arvores de decisão, gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) e KNN;
- Conduzir análises exploratórias completas (EDA), identificando padrões, inconsistências e oportunidades de transformação dos dados;
- Executar pré-processamento avançado : limpeza, normalização, encoding, tratamento de outliers e balanceamento;
- Selecionar e construir variáveis relevantes (feature engineering), aplicando técnicas estatísticas e conhecimento de negócio;
- Implementar modelos preditivos com foco em performance, interpretabilidade e impacto estratégico;
- Validar modelos utilizando métricas adequadas, técnicas de cross-validation e tuning de hiperparâmetros;
- Atuar diretamente com o cliente, participando de discussões de backlog, refinamento de requisitos e proposição de melhorias técnicas e de processo;
Documentar análises, decisões técnicas e resultados de forma clara e estruturada.
Requisitos e qualificações
Experiência prática com Python aplicado a ciência de dados e machine learning;Experiência com métodos clássicos de machine learning;Vivência com Databricks;Experiência com plataformas de nuvem (AWS, Azure ou GCP);Domínio de técnicas de validação de modelos, tuning de hiperparâmetros e métricas de avaliação (AUC, F1, RMSE, MAPE etc.).