Cientista de dados

Teros; São Paulo; Presencial; BRL 20.000 - 80.000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Teros está buscando um Cientista de Dados para desenvolver soluções que integram automação e inteligência de dados. O profissional trabalhará com grandes clientes, aplicando técnicas de Machine Learning e análise de dados para gerar insights e relatórios. O cargo envolve a coleta, tratamento e visualização de dados, além de garantir a conformidade com regulamentações de privacidade.

Qualificações

• Compreender objetivos de negócio e traduzi-los em problemas mensuráveis.
• Extração e tratamento de dados de diferentes fontes.
• Implantação e monitoramento de modelos em produção.

Responsabilidades

• Definição de KPIs e avaliação de resultados.
• Aplicação de técnicas de EDA e geração de relatórios.
• Garantia de conformidade com LGPD/GDPR.

Conhecimentos

Machine Learning

Data Analysis

Data Visualization

Ferramentas

Power BI

Tableau

Matplotlib

Seaborn

Descrição da oferta de emprego

A Teros está em busca de Cientista de Dados. Essa é uma oportunidade para profissionais que desejam trabalhar com grandes clientes, desenvolvendo soluções que aliam automação, inteligência de dados e Inteligência Artificial (AI).

Contratação PJ

Principais Atividades:

1. Definição do Problema

• Compreender os objetivos de negócio e traduzi-los em problemas mensuráveis.
• Definir KPIs (Key Performance Indicators) para avaliação dos resultados.

Coleta e Preparação de Dados

• Extração de dados de diferentes fontes (bancos de dados, APIs, planilhas, logs, etc.).
• Tratamento e limpeza de dados (remoção de valores nulos, outliers, duplicatas).
• Transformação e padronização dos dados para análise.

Exploração e Análise de Dados

• Aplicação de técnicas de EDA (Análise Exploratória de Dados).
• Identificação de padrões, tendências e anomalias nos dados.
• Geração de relatórios e dashboards para stakeholders.

Modelagem e Algoritmos de Machine Learning

• Seleção de algoritmos adequados ao problema (regressão, classificação, clustering, etc.).
• Treinamento, ajuste de hiperparâmetros e validação de modelos.
• Avaliação dos modelos utilizando métricas apropriadas (MSE, Accuracy, F1-Score, etc.).

Implantação e Monitoramento de Modelos

• Deploy do modelo em produção (API, sistemas de recomendação, dashboards interativos).
• Monitoramento do desempenho do modelo ao longo do tempo.
• Reajuste ou retraining dos modelos conforme necessidade.

Comunicação e Apresentação de Resultados

• Criação de relatórios e apresentações para diferentes públicos (técnico e não técnico).
• Visualização de dados para facilitar a interpretação das análises.
• Sugestão de ações baseadas nas descobertas dos dados.

Governança e Ética em Dados

• Garantia de conformidade com LGPD/GDPR e outras regulamentações.
• Aplicação de boas práticas de segurança e privacidade de dados.
• Prevenção de vieses em modelos preditivos.

Ferramentas e Tecnologias Utilizadas

• Visualização: Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn.

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