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Cientista de Dados Sênior

Cientista de Dados Sênior

Amaris ConsultingBrasília, Federal District, Brazil
Há +30 dias
Descrição da vaga

Sobre a Vaga : Estamos em busca de um(a) Data Scientist altamente qualificado(a) e versátil para integrar nossa equipe de analytics avançado. Nesta função, você será responsável por projetar, desenvolver e implementar sistemas de recomendação, modelos de previsão de séries temporais e soluções de machine learning baseadas em algoritmos de boosting e árvores de decisão. Você trabalhará em estreita colaboração com equipes multifuncionais para transformar dados em insights acionáveis e soluções escaláveis.

Principais Responsabilidades :

Desenvolver e otimizar sistemas de recomendação (filtragem colaborativa, baseada em conteúdo, abordagens híbridas).

Construir e validar modelos de previsão de séries temporais utilizando técnicas tradicionais e de machine learning (ARIMA, Prophet, LSTM, etc.).

Implementar algoritmos de boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) e árvores de decisão para diversas tarefas de aprendizado supervisionado.

Colaborar com engenheiros de dados e engenheiros de ML para implantar modelos em ambientes Azure e Databricks.

Realizar exploração de dados, engenharia de features e avaliação de modelos.

Apresentar descobertas e modelos de forma clara para públicos técnicos e não técnicos.

Manter-se atualizado(a) sobre as mais recentes ferramentas e metodologias aplicadas em machine learning.

Requisitos :

Graduação ou Mestrado em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Engenharia, Estatística ou áreas relacionadas.

Experiência comprovada com sistemas de recomendação e modelos de séries temporais.

Sólido conhecimento em algoritmos de boosting e árvores de decisão.

Proficiência em Python e bibliotecas como scikit-learn, pandas, NumPy, statsmodels.

Experiência com serviços em nuvem Azure e Databricks.

Forte capacidade de resolução de problemas e habilidade para trabalhar de forma independente.

Inglês fluente (oral e escrito).

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Cientista Dados • Brasília, Federal District, Brazil