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Os CV's permanecerão em poder da empresa enquanto perdurar o processo seletivo e pelo período adicional de 2 anos, para eventuais processos seletivos futuros, em atendimento a Lei Geral de Proteção de Dados.
Principais responsabilidades:
Responsável por analisar problemas empresariais e utilizar técnicas analíticas caracterizadas pela complexidade, diversidade e alto volume de dados estruturados e não estruturados com foco na condução de um processo de tomada de decisão mais eficiente utilizando inteligência analítica.
Conhecimentos/atividades:
1. Conhecimento dos conceitos de ciência de dados e técnicas de modelagem estatística;
2. Habilidade de comunicação para um conjunto diversificado de áreas de negócio e clientes;
3. Conhecimento em processos de instituições financeiras;
4. Habilidade de orientação técnica a equipes de desenvolvimento, modeladores de dados e analistas funcionais;
5. Habilidade de tradução de regras de negócio em requisitos funcionais;
6. Habilidade na descoberta de dados e análise semântica de regras de negócio em dados estruturados e não estruturados;
7. Habilidade de estatística aplicada a áreas de negócio com análises preditiva e prescritiva;
8. Conhecimento em modelagem e análise de performance de banco de dados relacionais, dimensionais e NOSQL;
9. Conhecimento nas áreas de BI, Data Warehouse, integração de aplicações, desenvolvimento de software;
10. Habilidade na utilização de algoritmos e bibliotecas de machine learning;
11. Conhecimento em computação distribuída;
12. Conhecimento em modelagem de séries estatísticas temporais;
13. Conhecimento na elaboração de relatórios estruturados com base nas informações de Big Data;
14. Conhecimento em consultas SQL no ecossistema Hadoop;
15. Conhecimento na definição e desenvolvimento de mecanismos de integração de dados com fontes e formatos diversos;
16. Conhecimento em análise de desempenho em plataforma Hadoop, tuning de aplicações e componentes;
17. Analisar sobre razão de variações extremas na análise de dados;
18. Conhecimento sobre comportamento de usuário através de estatística;
19. Conhecimento sobre métodos estatísticos para coletar, analisar e interpretar os dados;
20. Conhecimento dos processos de coleta, limpeza, tratamento, enriquecimento, organização e interpretação dos dados;
21. Capacidade de tratamento de dados ausentes, análise de outliers, análise estatística, normalização e redução da dimensionalidade;
22. Conhecimento dos processos de carga em programas analíticos que preparam os dados para seu uso na modelagem preditiva;
23. Habilidade de apresentação de insights para os gestores de negócio;
24. Validação de modelos de rating e parâmetros de risco;
25. Habilidade de interpretação de dados das áreas de fraudes, financeira, clientes, etc.;
26. Conhecimento na elaboração de visualização de dados utilizando SAP BO, Pentaho, Tableau e PowerBI.
Requisitos
Escolaridade mínima:
Graduação em curso de nível superior na área de Tecnologia da Informação, ou conclusão de qualquer curso de nível superior acompanhado de certificado de curso de pós-graduação (especialização, mestrado ou doutorado) na área de Tecnologia da Informação de, no mínimo, 360 horas.
CERTIFICAÇÕES:
Certificações na área de data science concedidos pelas seguintes empresas: Microsoft, IBM, Cloudera, HortonWorks, Dell/EMC, MongoDB, SAS ou Amazon.
Certificações desejadas: Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate, AWS Certified Machine Learning – Specialty, CCP Data Scientist Certification. Conhecimentos: Python, Scala, R, Java e SQL.
Disponibilidade para atuação híbrida: RJ, SP, DF.
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