Responsabilidades
1. Criar modelos supervisionados e não-supervisionados;
2. Validar e comparar performances de modelos;
3. Criar containers para implementação de modelos;
4. Apresentar projetos, orientações de usos e explicação de performance;
5. Entender as necessidades do negócio e as converter em insights de dados;
6. Criar modelos estatísticos ou de IA;
7. Explorar novas tecnologias e ferramentas para Data Science;
8. Desenvolver algoritmos em Python ou R para Advanced Analytics e Machine/Deep Learning;
9. Explorar e modelar os dados à necessidade dos modelos analíticos que criará;
10. Implantar e suportar os modelos analíticos que criar.
Requisitos
1. Formação e/ou especialização completa na área da tecnologia de informação (Ciência da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas ou correlatos);
2. Conhecimento em Linguagens Phyton (Pandas e Numpy) e R;
3. Conhecimento em SQL;
4. Experiência com modelos de aprendizado supervisionado (Random Forest, GradientBoost, Regressão Logística, etc);
5. Experiência com algoritmos de otimização, como algoritmo genético;
6. Conhecimento sobre complexidade de algoritmos para desenvolver códigos otimizados;
7. Capacidade de comunicação para realizar apresentações de resultados ao cliente;
8. Clusterização, classificação e regressão;
9. Diferenciais: NLP, Bibliotecas para AI/Machine learning (Scikit-learn, Tensorflow, etc); Atuação prévia em ciência de dados no mercado financeiro.
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