Cientista de Dados Pleno

DADOTECA; Rio de Janeiro; Presencial; Confidencial; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa inovadora no Rio de Janeiro busca um Cientista de Dados para atuar em um ambiente híbrido. O profissional será responsável por coletar e analisar dados, desenvolver modelos de machine learning e propor soluções estratégicas que elevem a eficiência da empresa. Se você tem experiência com IA generativa e uma sólida formação em áreas quantitativas, essa pode ser a sua oportunidade de impulsionar sua carreira em um ambiente estimulante.

Qualificações

• Experiência com IA generativa necessária.
• Conhecimento profundo de modelagem e algoritmos de machine learning.
• Fluência em inglês e outros idiomas são diferenciais.

Responsabilidades

• Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de machine learning.
• Coletar, processar e analisar dados estruturados e não estruturados.
• Colaborar com stakeholders para criar soluções de dados.

Conhecimentos

Análise de dados

Machine Learning

Programação em Python

Programação em R

SQL

Inteligência Artificial

Formação académica

Graduação em Ciência da Computação

Graduação em Estatística

Graduação em Matemática

Graduação em Engenharia

Ferramentas

TensorFlow

Scikit-learn

PyTorch

Hadoop

Spark

Power BI

Tableau

Matplotlib

Seaborn

Descrição da oferta de emprego

Atuação hibrida na Barra da Tijuca - RJ.

Atividades:

• Coletar, processar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados para identificar padrões, tendências e insights que suportem a tomada de decisões estratégicas.
• Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos de negócios, melhorando a eficiência e otimizando processos.
• Colaborar com stakeholders de diferentes áreas para entender suas necessidades de dados e criar soluções que atendam às suas demandas.
• Implementar soluções de data science utilizando linguagens de programação como Python, R e frameworks como TensorFlow, Scikit-learn ou PyTorch.
• Realizar análises exploratórias de dados (EDA) e criar relatórios visuais que comuniquem de forma clara os insights e resultados obtidos.
• Garantir a qualidade dos dados e a integridade dos modelos desenvolvidos, ajustando-os conforme necessário para maximizar sua precisão e utilidade.
• Acompanhar as tendências e avanços nas áreas de ciência de dados, inteligência artificial e machine learning para trazer inovações para a empresa.
• Trabalhar em estreita colaboração com equipes de engenharia de dados e analistas de BI para integrar soluções de dados nos sistemas e processos da empresa.

Requisitos:

• Graduação em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas relacionadas.
• Necessário experiência com IA generativa
• Experiência em ciência de dados, machine learning ou áreas correlatas.
• Conhecimento profundo de técnicas estatísticas e de modelagem, algoritmos de machine learning e mineração de dados.
• Proficiência em linguagens de programação como Python ou R, além de experiência com SQL.
• Experiência com big data e ferramentas de processamento distribuído (ex.: Hadoop, Spark).
• Conhecimento de visualização de dados utilizando ferramentas como Power BI, Tableau ou Matplotlib/Seaborn.
• Fluência em inglês; conhecimentos adicionais em outros idiomas são um diferencial.

Competências:

• Habilidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados e encontrar insights que agreguem valor ao negócio.
• Capacidade analítica excepcional e forte orientação para a resolução de problemas.
• Boa comunicação e habilidade de traduzir resultados técnicos em linguagem de negócios.
• Proatividade e vontade de aprender novas técnicas e ferramentas.
• Excelentes habilidades de colaboração e trabalho em equipe.
• Capacidade de priorizar e gerenciar múltiplos projetos simultaneamente.

Diferenciais:

• Experiência com deep learning e redes neurais.
• Certificações em Data Science ou Machine Learning.
• Experiência em empresas de tecnologia ou consultoria com foco em projetos de dados e IA.
• Familiaridade com metodologias ágeis e DevOps aplicados a projetos de dados.