Cientista de Dados

Peers Solutions; São Paulo; Presencial; BRL 120 000 - 240 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Peers Solutions, consultoria em negócios e tecnologia, busca um(a) Cientista de Dados para desenvolver e implementar modelos estatísticos e preditivos. O profissional transformará grandes volumes de dados em insights acionáveis e soluções de impacto, atuando em todo o ciclo de Data Science, desde a coleta e transformação de dados até a experimentação, modelagem e apresentação de resultados.

O profissional atuará em todo o ciclo de Data Science, desde coleta e transformação de dados até

Responsabilidades

• Desenvolver, analisar e manter modelos estatísticos preditivos.
• Criar novas técnicas de segmentação e modelagem, buscando inovação.
• Trabalhar com algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP).
• Desenvolver análises e modelagens preditivas com Machine Learning.
• Avaliar métricas de performance de modelos (ex.: precision, recall, F1-score).
• Realizar mineração, transformação e análise de grandes volumes de dados.
• Conduzir testes de eficácia e validação de modelos.
• Criar visualizações de dados e narrativas (data storytelling) para públicos técnicos e não técnicos.
• Identificar oportunidades de negócio e propor soluções de Data Science que gerem impacto real.

Descrição da oferta de emprego

A Peers Solutions, consultoria em negócios e tecnologia, busca um(a) Cientista de Dados para desenvolver e implementar modelos estatísticos e preditivos. O profissional transformará grandes volumes de dados em insights acionáveis e soluções de impacto, atuando em todo o ciclo de Data Science, desde a coleta e transformação de dados até a experimentação, modelagem e apresentação de resultados.

Responsabilidades

• Desenvolver, analisar e manter modelos estatísticos preditivos;
• Criar novas técnicas de segmentação e modelagem, buscando inovação;
• Trabalhar com algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP);
• Desenvolver análises e modelagens preditivas com Machine Learning;
• Avaliar métricas de performance de modelos (ex.: precision, recall, F1-score);
• Realizar mineração, transformação e análise de grandes volumes de dados;
• Conduzir testes de eficácia e validação de modelos;
• Criar visualizações de dados e narrativas (data storytelling) para públicos técnicos e não técnicos;
• Identificar oportunidades de negócio e propor soluções de Data Science que gerem impacto real.