Cientista de Dados Sênior

Requisitos :

• Conhecimentos em Cloud Azure Databricks
• Conhecimentos do processo de construção de modelos :
• Análise Descritiva e Exploratória de Dados
• Teste de Hipóteses
• Inferência Clássica e Bayesiana
• Construção de modelos Estatísticos de Machine Learning
• Análise de Diagnósticos
• Fortes Conhecimentos de Python / R
• Experiência com apresentações orais e escritas.
• Experiência com análise de dados para descobrir padrões ocultos.
• Conhecimento em ferramentas de visualização de dados.
• Experiência com análise e resolução de problemas relacionados a dados.
• Experiência com programação em Python e seu ecossistema de análise de dados (Pandas, Scikit-Learn e Numpy).
• Experiência com extração e análise de banco de dados (SQL).
• Experiência com limpeza e transformação de dados (Feature Engineering).
• Experiência com Algoritmos de Regressão, Classificação e Clustering
• Experiência com Reinforcement Learning e Association Rules Learning
• Experiência com Neural Networks Supervised and Unsupervised Learning

Desejável :

• Inglês avançado será um diferencial;
• Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação, Matemática, Estatística, Economia, Engenharia ou áreas correlatas;
• Experiência com os ambientes Airflow, Git, Cloud Azure, Pentaho Data Integration;
• Experiência com Data Factory, DataBricks, Synapse, PowerBI, ElasticSearch, Kibana, Kafka, Spark, Spark Streaming;
• Experiência com ML DL, AutoML, MLOps e Engenharia de Dados.

Atividades :

• Foco no desenvolvimento de soluções dentro do Lab de Inovação do Cliente;
• Realizar análises descritivas e exploratórias para entendimento de dados e levantamento de hipóteses técnicas;
• Desenvolver modelagem preditiva utilizando o estado da arte em Machine Learning e as métricas adequadas para seleção de modelos;
• Validar tecnicamente a utilização dos modelos preditivos;
• Desenvolver certificação prática do desempenho dos modelos (teste A / B, controle / intervenção, planejamento e experimentos);
• Colaborar com o time de Estatísticos, Engenheiros em Machine Learning, Economistas para resolver problemas usando Data Science;
• Validação de estruturas de dados e Feature Engineering;
• Trabalhar com o time de Engenheiros de Dados e Arquitetos de Dados na criação de Datasets para treinamento de múltiplos modelos;
• Coletar, limpar, armazenar, organizar, integrar dados e ajudar na criação de pipelines de dados;
• Auxiliar na expansão do uso da ciência de dados nas frentes dos negócios.

J-18808-Ljbffr