Cientista de Dados Sênior

Logiks TI; Curitiba; Presencial; BRL 120 000 - 180 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Logiks TI, empresa de consultoria e serviços em TI, atua no Brasil desde 2005. Procuramos cientista de dados com forte base em estatística, ML/IA e domínio de Python, SQL e redes neurais para atuar em projetos com dados estruturados e não estruturados.

O candidato ideal terá experiência em pipelines de dados, ferramentas como TensorFlow/PyTorch e capacidade de traduzir requisitos de negócio em soluções analíticas, com entrega de dashboards e modelos preditivos.

Qualificações

• Formação superior em áreas de engenharia, informática ou estatística, ou mestrado/doutorado relacionado.
• Experiência sólida em projetos de aprendizado de máquina/IA.

Responsabilidades

• Levantamento e detalhamento de requisitos de negócios.
• Tradução de problemas de negócio em análises avançadas com algoritmos complexos.
• Definição de experimentos, testes de hipóteses e elaboração de modelos analíticos.
• Projeto e desenvolvimento de algoritmos para operacionalizar soluções.
• Movimentação de dados de bases relacionais e não relacionais de grande volume.
• Validação iterativa com o cliente e apresentação de resultados.
• Coleta, processamento e análise de dados para identificação de padrões e tendências.

Conhecimentos

Estatística

Machine Learning

Python

SQL

Deep Learning

Transformers

Pytorch

TensorFlow

Análise Descritiva

Formação académica

Engenharia/Informática/ Estatística

Mestrado/ Doutorado (área exata)

Graduação completa

Ferramentas

Keras

Pytorch

TensorFlow

ElasticSearch

Descrição da oferta de emprego

Quem somos?

A Logiks é uma empresa de Consultoria e Serviços em Tecnologia da Informação atuando no mercado desde 2005. Possui sede em Brasília-DF mas atua em todo o Brasil.

Nosso objetivo é desenvolver, implementar e gerenciar soluções práticas para o crescimento dos clientes, inovando e transformando ideias em realidade com as melhores soluções existentes no mercado.

Nossos colaboradores estão envolvidos em todo o processo desde a concepção até a implementação das soluções.

Obrigatório:

• Formação em nível superior, comprovada por meio de apresentação de diploma ou certificado de conclusão do curso em instituição deensino reconhecida pelo MEC (ou órgão similar de outro país) nas áreas de engenharia, informática ou estatística ou Mestrado relacionado com matemática/estatística, mineração de dados ou ciência de dados ou Doutorado relacionado com a área de exatas.
• Experiência sólidaem projetos de aprendizado de máquina ou inteligência artificial.

Conhecimento:

• Estatística; Machine Learning e Inteligência Artificial aplicada, comoclustering, métodos para predição/decisão/prescrição, redes neurais etextmining;
• DeepLearning;
• Domínio da linguagem SQL;
• Domínio deSGBDs; Linguagem Python e suas bibliotecas para análise de dados e aprendizagem de máquina;
• Capacidade de manipular e analisar dados estruturados e não estruturados;
• Associação; Causalidade; Regressão;
• Clustering;
• Classificação;
• Árvores de decisão;
• Ensemble eboostinglearning;
• Forecasting;
• Séries temporais;
• Detecção de anomalias;
• Redução de dimensionalidade; Processamento de linguagem natural; Redes neurais;
• Redes neurais profundas;
• LargeLanguageModels;
• Transformers;
• AttentionMechanism;
• FineTunning;
• RetrievalAugmentedGeneration (RAG);
• PromptEngineering;
• Outros algoritmos, modelos e/ou conceitos de estatística e de aprendizagem de máquina;
• Análise descritiva;
• Análise estatística;
• Análise inferencial;
• Análise preditiva;
• Análise prescritiva;
• Análise e levantamento de requisitos e necessidades de negócio;
• Construção de dashboards,scorecards, relatórios e outras formas de visualização e análise de dados;
• Capacidade analítica de aplicação prática de estatísticas para validação dedatasets;
• Datacleasing;
• Dataprofiling;
• Desenvolvimento e orquestração de Pipelines de dados via APIs, voltadas para o consumo ou para o provimento de dados;
• Desenvolvimento e orquestração de Pipelines de dados via ferramentas especialistas, SQL e outras ferramentas ou linguagens;ElasticSearch;
• Hiperautomação;
• Keras;Pytorch;
• TensorFlow;
• Metodologias ágeis de desenvolvimento;
• Outras ferramentas de ciência de dados, aprendizagem de máquina, estatística, BI e/ouAnalytics;
• Outras ferramentas de gestão de dados, incluindo modelagem, arquitetura, qualificação, metadados, integração, compartilhamento e engenharia de dados;
• Python;
• Shell Scrip

Atividades a serem executadas:

• Realiza levantamento e detalhamento dos requisitos dos problemas de negócio;
• Tradução dos problemas de negócio em análises de dados avançadas por meio de algoritmos complexos;
• definição de experimentos, testes de hipóteses e elaboração de modelos analíticos;
• projeto e desenvolvimento de algoritmos para operacionalizar
• movimentação de dados envolvendo bases de dados relacionais e não
• relacionais de grandes volumes de dados; atuação junto ao cliente de forma iterativa para validar os achados das análises;
• análise,consolidação e apresentação do resultado dos desenvolvimentos realizados.
• Realiza a coleta, o processamento e a análise de dados, desenvolvendo uma avaliação exploratória para identificarpadrões e tendências, fazendo uso de modelos estatísticos e utilizando algoritmos de Machine Learning para fazer previsões e resolver problemas complexos.