Cientista de Dados Sênior - 22811

Descrição da Vaga:

Estamos em busca de um Cientista de Dados altamente motivado para se juntar ao nosso time de tecnologia. O profissional será responsável pela automação e otimização de fluxos e processos de dados, realizando análises e recomendações estratégicas para identificar oportunidades junto às diversas áreas de negócios. Este papel envolve a colaboração com equipes técnicas de engenharia e arquitetura de dados, além de implementar modelos de dados e de machine learning.

Principais Responsabilidades:

• 
  

  Automação e otimização de fluxos e processos de dados para melhorar a eficiência e desempenho.

  
  


• 
  

  Recomendar estratégias e realizar análises para identificar oportunidades de negócios através de modelos e dados.

  
  


• 
  

  Colaborar com times de engenharia e arquitetura de dados para realizar o processo de ETL e estruturação de dados.

  
  


• 
  

  Realizar análises descritivas, validando e testando hipóteses, além de gerar insights para a tomada de decisão.

  
  


• 
  

  Implementar modelos de dados e aplicar técnicas de machine learning para gerar previsões e insights acionáveis.

  
  


• 
  

  Manter uma boa interface com outras áreas da empresa, buscando sinergia e alinhamento de escopo.

  
  

Requisitos:

• 
  

  Formação superior em Matemática, Estatística, Engenharia, Computação ou áreas correlatas.

  
  


• 
  

  Capacidade crítica e analítica para resolver problemas complexos e transformar dados em insights valiosos.

  
  


• 
  

  Perfil colaborativo e comunicativo, com habilidade para trabalhar de forma eficiente em equipe.

  
  


• 
  

  Capacidade de explicar algoritmos complexos para equipes de negócios, facilitando a compreensão e aplicação dos resultados.

  
  


• 
  

  Conhecimento sólido em banco de dados e processos de ETL.

  
  


• 
  

  Experiência com análise estatística, tanto descritiva quanto inferencial.

  
  


• 
  

  Experiência em DataBricks.

  
  


• 
  

  Experiência em Python e suas bibliotecas mais utilizadas em análise de dados, como Pandas, NumPy, Matplotlib, entre outras.

  
  


• 
  

  Experiência com modelos de classificação (Árvore de decisão, regressão logística, SVM, redes neurais, ensemble learning, etc.).

  
  


• 
  

  Conhecimento de SQL e tecnologias de banco de dados.

  
  

Diferenciais:

• 
  

  Conhecimento em aprendizado de máquina não supervisionado, como KNN, K-Means, entre outros.

  
  


• 
  

  Experiência com tecnologias de Big Data, como Spark, Hadoop, etc.

  
  

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