Data Scientist [Modelos Clássicos] - [Banco de Talentos]

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.).