Cientista de Dados Sênior

DataEX; Curitiba; Teletrabalho; BRL 80.000 - 120.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia de dados em Curitiba está buscando um profissional apaixonado por dados para atuar em ciência de dados. O candidato ideal deve ter sólida experiência em Machine Learning e ferramentas relacionadas, com foco em desenvolvimento de soluções inovadoras. Espera-se que o profissional valide e otimize modelos preditivos e colabore com equipes multidisciplinares. A vaga oferece a possibilidade de trabalho remoto.

Qualificações

• Sólida experiência em Python e seu ecossistema de análise de dados.
• Experiência em analisar e resolver problemas relacionados a dados.
• Conhecimentos em algoritmos para aprendizado de máquina.

Responsabilidades

• Desenvolver soluções no Lab de Inovação do Cliente.
• Realizar análises descritivas e exploratórias de dados.
• Desenvolver modelagem preditiva usando machine learning.

Conhecimentos

Visão Computacional

Machine Learning

Análise estatística

Python

SQL

Cloud AWS

Análise Descritiva e Exploratória de Dados

Teste de Hipóteses

Inferência Clássica e Bayesiana

Feature Engineering

Algoritmos de Regressão

Classificação

Clustering

Reinforcement Learning

Visualização de Dados

Formação académica

Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação, Matemática, Estatística, Economia, Engenharia ou áreas correlatas

Ferramentas

Cloud Azure

Databricks

Airflow

Git

MS Fabric

Copilot Studio

Data Factory

Pentaho Data Integration

PowerBI

Kafka

Spark

Spark Streaming

Descrição da oferta de emprego

Se você é apaixonado por dados e desafios analíticos, essa vaga é para você! Profissional com sólida experiência em

Visão Computacional ,

Machine Learning

análise estatística , atuando em todas as etapas do ciclo de dados — da

coleta e transformação

modelagem e diagnóstico de performance . Domínio em

Python (Pandas, Scikit-Learn, OpenCV) ,

SQL

Cloud AWS , com forte foco em extrair padrões ocultos, gerar insights valiosos e impulsionar decisões baseadas em dados.

• Informações : Modelo de trabalho via contrato PJ; Home Office;

Requisitos

Conhecimentos em Cloud Azure, AWS e Databricks. (Foco em AWS) Conhecimentos do processo de construção de modelos. Análise Descritiva e Exploratória de Dados. Teste de Hipóteses Inferência Clássica e Bayesiana. Construção de modelos Estatísticos de Machine Learning. Análise de Diagnósticos. Fortes Conhecimentos de Python / R. Experiência com análise de dados para descobrir padrões ocultos. Conhecimento em ferramentas de visualização de dados. Experiência com análise e resolução de problemas relacionados a dados. Experiência com programação em Python e seu ecossistema de análise de dados (Pandas, Scikit-Learn , Numpy, Pillow e OpenCV). Experiência com extração e análise de banco de dados (SQL). Experiência com limpeza e transformação de dados (Feature Engineering). Experiência com Algoritmos de Regressão, Classificação e Clustering. Experiência com Reinforcement Learning e Association Rules Learning.

Será um Diferencial... Inglês avançado. Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação, Matemática, Estatística, Economia, Engenharia ou áreas correlatas. Experiência com os ambientes Airflow, Git, Cloud Azure, Pentaho Data Integration. Experiência com MS Fabric, Copilot Studio, Data Factory, Databricks, PowerBI, Kafka, Spark, Spark Streaming. Experiência com ML , DL, AutoML, MLOps e Engenharia de Dados

Atividades

Foco no desenvolvimento de soluções dentro do Lab de Inovação do Cliente. Realizar análises descritivas e exploratórias para entendimento de dados e levantamento de hipóteses técnicas. Desenvolver modelagem preditiva utilizando o estado da arte em Machine Learning e as métricas adequadas para seleção de modelos Validar tecnicamente a utilização dos modelos preditivos. Desenvolver certificação prática do desempenho dos modelos (teste A / B, controle / intervenção, planejamento e experimentos). Colaborar com o time de Estatísticos, Engenheiros em Machine Learning, Economistas para resolver problemas usando Data Science. Validação de estruturas de dados e Feature Engineering. Trabalhar com o time de Engenheiros de Dados e Arquitetos de Dados na criação de Datasets para treinamento de múltiplos modelos. Coletar, limpar, armazenar, organizar, integrar dados e ajudar na criação de pipelines de dados. Auxiliar na expansão do uso da ciência de dados nas frentes dos negócios.