Cientista de Dados I

Job description O time de BI da Incentivar é um timeautogerenciável, com autonomia para tomar decisões no dia a dia, etem sua voz ouvida o tempo todo para que possamos aprender e sedesenvolver juntos.

Conhecer o negócio da empresa para poderoferecer aos clientes soluções de valor. Aplicará técnicas deanálise descritiva, prescritiva, preditiva e diagnóstica,utilizando de conhecimentos estatísticos e linguagem deprogramação, construindo soluções IA com foco no negócio.

• Mainresponsibilities 1. Trabalhar com parceiros de negócios,engenheiros de dados e times de tecnologia para desenvolvimento edeploy de soluções de machine learning como parte dos produtos;
• 2.Analisar dados para validar hipóteses e gerar insights de negócio;3. Manipular dados para tratamento, limpeza e exploração;

4.Implementar, testar, fazer deploy, documentar e depurar processosde dados e de machine learning; 5. Contribuir com os repositóriosde código e documentação da equipe e qualificar a discussão técnicacom referências científicas e metodológicas.

Requirements andskills 1. Conhecimento desejável em alguma linguagem de programaçãopredominante (como Python, R, etc.); 2.

• Conhecimento em bibliotecasde modelagem de dados (principais) : pandas, SciPy, NumPy,StatsModel, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, Pydot,Scikit-learn, Eli5, TensorFlow, Keras - mas não limitado;
• 3.Experiência na construção de pipelines; 4. Conhecimento em gitHub;5. Conhecimento em SQL para obtenção de dados e relatórios;

6.Experiência na construção de modelos de IA; 7. Conhecimentodesejável em metodologias ágil (Scrum); 8. Diferencial : Familiaridade com ferramentas de mercado AutoAI : como DataRobot,AWS ou Google.

Additional information Qual será seu modelo detrabalho? - Carga horária : De segunda à sexta-feira, das 9h às 18h- Modelo híbrido : Sendo 2x por semana no escritório.

• Pra apoiar seudia a dia : - Benefício (Cartão Ifood Benefícios) : R$ 850,00 por mêsPra desenvolver sua carreira : - Gupy EduCorp (Parceria de Cursos);
• Avaliação de Desempenho; - Trilha de carreira estruturada; -Treinamentos frequentes; #J-18808-Ljbffr