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Principais Responsabilidades:
1. Coletar, limpar e preparar dados para análise, garantindo qualidade e integridade dos dados.
2. Desenvolver e implementar modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos e prever tendências.
3. Realizar análises exploratórias de dados para identificar padrões, tendências e insights relevantes.
4. Construir e manter pipelines de dados para automatizar processos de ingestão, processamento e análise de dados.
5. Desenvolver visualizações de dados e relatórios para comunicar resultados e insights de forma clara e eficaz.
6. Colaborar com equipes multidisciplinares, incluindo engenheiros de software, analistas de negócios e stakeholders, para entender requisitos e objetivos de análise de dados.
7. Avaliar e selecionar ferramentas e tecnologias adequadas para análise e visualização de dados.
8. Ficar atualizado com as últimas tendências e avanços em ciência de dados e aplicar esse conhecimento para melhorar as práticas e técnicas da equipe.
9. Elaborar relatórios de acompanhamento para a administração.
Requisitos
1. Graduação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia da Computação ou áreas relacionadas a tecnologia da informação ou pós-graduação (especialização, mestrado ou doutorado) com ênfase em análise de dados, de no mínimo 360 (trezentos e sessenta) horas, em curso reconhecido pelo MEC.
2. Experiência de mais de 3 (três) anos atuando na área de tecnologia da informação em desenvolvimento, manutenção de sistemas, análise de dados, ciência de dados, analytics ou áreas afins.
3. Experiência de 1 (um) ano no desenvolvimento de projetos com aplicação de IA (Machine Learning, Deep Learning e/ou IA Generativa).
4. Experiência prática comprovada em análise de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de modelos de machine learning, preferencialmente em um ambiente corporativo ou industrial.
5. Forte compreensão de estatística, análise de dados e técnicas de machine learning. Habilidade com LLM.
6. Experiência em linguagens de programação como Python, R, SQL, e em bibliotecas populares de ciência de dados e machine learning, como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyLearn2, entre outras.
7. Conhecimento em ferramentas de visualização de dados, como Matplotlib, Seaborn, Tableau.
8. Conhecimento de Algoritmos de mineração de dados, redução de dimensionalidade, redes neurais e processamento de linguagem natural.
9. Capacidade de trabalhar em ambientes de nuvem, como AWS, Azure, Google Cloud Platform, e conhecimento em serviços de dados oferecidos por essas plataformas.
10. Capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados, estruturados e não estruturados e realizar análises exploratórias complexas, incluindo ferramentas para big data.
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