Cientista Dados - Centro de Inovação ManausJoin to apply for the Cientista Dados - Centro de Inovação Manaus role at Hospital Albert EinsteinCom mais de 60 anos de existência, a Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein ainda mantém uma premissa: inovar e crescer, sempre com excelência. Ajudamos a salvar vidas, difundir o conhecimento em educação, prevenção e inovação em saúde. Além da atuação em setores assistenciais, temos oportunidades na área de Inovação, Tecnologia, Pesquisa, Ensino, entre outras. Seguimos oferecendo qualidade, afirmando nosso compromisso com a Responsabilidade Social e com o propósito de levar uma gota de Einstein para cada cidadão. Valorizamos a diversidade e inclusão de todos os talentos e buscamos profissionais que compartilhem deste mesmo propósito!Informações sobre a área de trabalhoUnidade de trabalho: ManausResponsável pela proposição e arquitetura dos modelos estatísticos (algoritmos) para análise e geração de informações para execução eficaz dos projetos e/ou soluções de alta complexidade, alinhado as diretrizes do planejamento estratégico Institucional e Diretoria de Inovação, utilizando aplicações de inteligência artificial na área da saúde.ResponsabilidadesResponsável pela arquitetura dos modelos estatísticos (algoritmos) para a análise dos dados e geração de informações (internas e externas) estruturadas, tendo como objetivo, aumentar a eficiência e efetividade de processos, geração de conhecimento, entre outros, conforme escopo do projeto;Processar corretamente e de forma segura os dados levantados no projeto em sistema, bem como, analisar e interpretar as informações, visando contribuir para a estruturação de planos de ações e confiabilidade das informações geradas;Apoiar a implantação de soluções e/ou produtos em parceria com demais áreas da Instituição, avaliando questões tecnológicas e de inovação visando a geração de receita para SBIBHAE;Executar os projetos de alta complexidade alinhados ao planejamento estratégico da instituição, utilizando técnicas de visão computacional, processamento de imagens, aprendizado de máquinas e inteligência artificial;Responsável pelo desenvolvimento e apresentação dos relatórios, definição de cronogramas de acompanhamento e cumprimento de prazos estabelecidos dos projetos em andamento, através de reuniões de alinhamento junto aos clientes internos e externos;Liderar do ponto de vista técnico, o planejamento, modelagem e estruturação de dados científicos e analíticos de inteligência artificial, através de programação computacional, visando apoiar a geração de conhecimento, em parceria com o centro de inovação tecnológica, dos projetos/soluções que possam gerar publicações científicas e/ou patentes (propriedade intelectual);Manter-se atualizado de acordo com as especificações clínicas do projeto, trazendo propostas inovadoras alinhadas às necessidades de acordo com os projetos;Atuar como referência técnica em sua área de especialidade, contribuindo no desenvolvimento profissional dos integrantes da equipe e disseminando conhecimentos e informações para todas as áreas da Instituição;Responsável por realizar a revisão dos códigos de programação desenvolvidos, por meio de leitura e execução, assegurando a qualidade e escopo do projeto;Fomentar o estabelecimento de parcerias tecnológicas com outros Centros Públicos e Privados de Referência;Liderar direta e indiretamente esforços de capacitação da equipe de desenvolvimento e ciência de dados do Einstein, com base em seu conhecimento destacado realização a gestão do conhecimento;Participar ativamente na atração e seleção de talentos para o Centro Einstein de Inovação e Tecnologia, utilizando como base em sua rede de relacionamento (networking).RequisitosFormação em Estatística, Matemática, Computação, Engenharia ou áreas correlatas;Conhecimento em linguagem de programação tais como: Python, R ou Matlab;Proficiência em técnicas de Machine Learning e Estatística, incluindo algoritmos de classificação, regressão, agrupamento, Processamento de Linguagem Natural (NLP), Séries temporais e outros;Familiaridade com biblioteca e frameworks como Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow e Keras; Conhecimento em banco de dados SQL e NOSQL;Experiência em práticas de DevOps para ciência de dados, incluindo versionamento (Git); Experiência com ferramentas e práticas de gerenciamento, versionamento de modelos e otimização de hiperparâmetros de modelos de Machine Learning, como MLFlow e Optuna;Familiaridade com pipeline de CI/CD para automação do treinamento e deploy de modelos;Conhecimento em boas práticas de documentação para projetos de Ciência de Dados;Vivência em projetos utilizando metodologias ágeis;Inglês Intermediário para leitura e compreensão de documentação técnica.
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