Papel na empresa:

Atuar como cientista de dados em clientes, desenvolvendo modelos de IA, Machine Learning. Isso inclui a aplicação de técnicas estatísticas, modelagem de dados e habilidades de programação para resolver problemas complexos, construir algorítmo de predicão, recomendacão, trabalhar com LLM em GenAI etc.

Responsabilidades:

• Proficiência em Python, Pandas, Plotly, Scikit-learn e TensorFlow;
• Habilidades em pré-processamento, feature engineering e análise de séries temporais;
• Contribuição na metodologia TDSP e condução de reuniões;
• Mentoria para membros juniores e contribuição na fase de Deployment;
• Condução independente de análises, escopos detalhados e interação com clientes;
• Documentação técnica, apresentações e participação na estimativa de recursos;
• Coleta e pré-processamento de dados de diversas fontes;
• Experiência com ferramentas de Big Data como Apache Spark;
• Análise estatística avançada, regressões e análise de componentes principais;
• Modelagem independente de machine learning com ênfase em modelos sofisticados e deep learning;
• Avaliação rigorosa de modelos, técnicas de regularização e ensemble;
• Comunicação eficaz de insights complexos usando ferramentas avançadas de visualização;
• Proficiência em plataformas de nuvem, otimização de pipelines e implementação de soluções de ML em escala.

Requisitos:

• Inglês para conversacão nível B2-C1 (Pós intermediário e Avancado);
• Proficiência em Python, com foco em programação funcional e orientada a objetos;
• Experiência avançada em Pandas, Plotly, Scikit-learn e TensorFlow;
• Competência em pré-processamento, feature engineering e análise de séries temporais;
• Familiaridade e contribuição na metodologia TDSP;
• Habilidade para conduzir reuniões de Business Understanding e apresentar resultados;
• Capacidade de mentoria para membros juniores e contribuição na fase de Deployment;
• Condução independente de análises, escopos detalhados e interação com clientes;
• Documentação técnica, apresentações e participação na estimativa de recursos;
• Coleta e pré-processamento de dados de diversas fontes;
• Experiência com ferramentas de Big Data como Apache Spark;
• Competência em modelagem de problemas de classificação e regressão;
• Competência em projetos de IA Generativa;
• Avaliação rigorosa de modelos, técnicas de regularização e ensemble;
• Comunicação eficaz de insights complexos usando ferramentas avançadas de visualização;
• Proficiência em plataformas de nuvem, otimização de pipelines e implementação de soluções de ML em escala.

Diferenciais:

• Certificacão em Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate;
• Certificacão em Azure Data Engineer Associate;
• Experiência em projetos complexos de análise de dados e machine learning;
• Contribuição na otimização de processos e eficiência em pipelines de dados;
• Envolvimento em iniciativas de pesquisa e implementação de novas tecnologias;
• Conhecimento aprofundado em frameworks de deep learning, como TensorFlow ou PyTorch;
• Implementação de soluções de ML em grande escala usando AWS, Azure ou Google Cloud;
• Modelagem independente de machine learning com ênfase em modelos sofisticados e deep learning.