Cientista de dados pleno ou sênior
Expirado
a65338
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Vaga: 1
Local de trabalho:
CURITIBA - PR (1 vaga)
Descrição:
- Fortes habilidades de resolução de problemas com ênfase no desenvolvimento de produtos;
- Experiência no uso de linguagens de programação estatísticas (Python, R, SQL, etc.) para manipulação de dados e obtenção de insights de grandes conjuntos de dados;
- Experiência em manipulação de conjuntos de dados e construção de modelos estatísticos;
- Experiência com cloud computing, preferencialmente GCP, AWS ou Azure;
- Conhecimento das variedades de técnicas de aprendizado de máquina (supervisionados, não supervisionados e por reforço) e suas vantagens e/ou desvantagens no mundo real;
- Conhecimento de técnicas e conceitos matemáticos avançados (estatística, álgebra, etc.) voltado a aplicações;
- Boas habilidades de comunicação escrita e verbal para coordenação entre equipes;
Diferenciais:
- Experiência em ferramentas de análise, visualização de dados e business intelligence: Tableau, Power BI, Google Analytics, etc;
- Experiência com dados distribuídos/ferramentas de computação: MapReduce, Hadoop, Hive, Spark, Gurobi, MySQL, etc.
- Experiência com ferramentas de MLOPs: MLFlow, Google Cloud AI, Amazon SageMaker, etc.
- Trabalhar com as partes interessadas, com clientes e em toda a organização, para identificar oportunidades de aproveitamento de dados relevantes a fim de conduzir soluções de negócios;
- Extração, análise e pré-processamento de informações de bancos de dados para otimização e melhora no desenvolvimento de produtos, serviços e estratégias de negócios;
- Avaliação, através de métricas apropriada, de novas fontes de dados e técnicas de coleta de dados;
- Análise do problema e desenvolvimento de modelagens para abordagem do mesmo;
- Uso de modelagem preditiva para melhorar e otimizar as experiências do cliente, geração de receita, minimização de custos e outros resultados de negócios;
- Atuação com diferentes equipes funcionais para implementação de modelos e monitoramento dos resultados;
- Desenvolver processos e ferramentas para monitorar e analisar o desempenho do modelo utilizando métricas apropriadas.