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.
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.
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.
Conhecimento em aprendizado de máquina não supervisionado, como KNN, K-Means, entre outros.
Experiência com tecnologias de Big Data, como Spark, Hadoop, etc.