Formação em Ciência de Dados, Estatística, Engenharia, Computação ou áreas correlatas.Experiência com manipulação de grandes volumes de dados e soluções de big data em ambiente de nuvem.Conhecimento em desenvolvimento e validação de modelos preditivos, com foco em testes e melhoria contínua.Habilidade avançada de comunicação para apresentar resultados complexos de forma compreensível e persuasiva.Experiência comprovada com ferramentas como PySpark, SQL, R Studio, GCP, Airflow, S3, e conhecimento prático de metodologias de Machine Learning e MLOps.Linguagens e frameworks: Python (incluindo PySpark), SQL, RComputação em nuvem: Google Cloud Platform (GCP) - Módulos de Modelagem e aprendizado de máquina: TensorFlow, Vertex AI, scikit-learn, AutoML.
Módulos Armazenamento e processamento de dados: BigQuery, Teradata, S3, DataflowVisualização e relatórios: Power BI, Looker, Google Data StudioApoiar na implementação da rotina de Ciência de Dados Limpar, manipula e estuda a base de dados com base em estatística e Machine Learning.Manipular e Validar de Dados: Executar extrações periódicas e sob demanda, garantindo a integridade, consistência e precisão das informações.Analisar Desempenho: Monitorar continuamente o desempenho de processos e pipelines de dados, identificando gargalos e implementando melhorias com base em boas práticas de performance e escalabilidade.Desenvolver Soluções: Projetar e implementar soluções inovadoras para problemas operacionais e de dados, garantindo alinhamento com práticas modernas de MLOps e DataOps.Gerar Insights: Traduzir grandes volumes de dados em insights estratégicos e acionáveis que suportem decisões críticas.Desenvolver Relatórios: Produzir relatórios executivos e apresentações para diferentes stakeholders, articulando recomendações com clareza e base em dados.
Manter uma comunicação contínua com equipes multifuncionais para alinhamento e evolução das soluções.Gerenciar Projetos: Liderar projetos de dados, garantindo uma gestão eficiente de escopo, cronogramas e prioridades.