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Cientista de Dados Sênior

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Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia inovadora está buscando um Cientista de Dados para atuar em modelos de machine learning e predições de vendas em escala. O candidato ideal terá formação em Estatística ou áreas relacionadas, experiência com scikit-learn e PyTorch, além de uma forte capacidade de comunicação e trabalho em equipe. Esta posição oferece a flexibilidade de trabalho remoto e a oportunidade de crescer em um ambiente dinâmico e acolhedor.

Serviços

Autonomia e metas claras
Ambiente dinâmico e desafiador
Oportunidade de trabalhar de diferentes locais

Qualificações

  • Experiência comprovada com bibliotecas como scikit-learn e PyTorch.
  • Conhecimento avançado em algoritmos de ML como AdaBoost, XGBoost, Random Forest.
  • Desejável experiência com predição de estoque e vendas.

Responsabilidades

  • Construir novos modelos para predição de vendas/estoque em escala.
  • Analisar e manter modelos existentes garantindo sua produção.
  • Colaborar com times para entender demanda e realizar deploy dos modelos.

Conhecimentos

Experiência com scikit-learn
Experiência com PyTorch
Boa comunicação
Trabalho em equipe
Habilidade para trabalhar de forma autônoma

Formação académica

Formação superior em Estatística, Ciências da Computação, Engenharia ou Matemática

Ferramentas

Algoritmos de machine learning
Modelagem de séries temporais
Descrição da oferta de emprego
O que procuramos?

Buscamos um profissional para atuar como Cientista de Dados, com foco em ciência de dados aplicada à previsão, manutenção e evolução de modelos de machine learning.

Atribuições principais
  • Construir novos modelos para predição de vendas / estoque de SKUs (itens) em escala.
  • Analisar, monitorar e manter modelos já existentes garantindo que estejam em produção ou prontos para entrar em produção.
  • Trabalhar com algoritmos de machine learning clássicos e avançados (por exemplo, scikit-learn, PyTorch) para regressão, classificação, séries temporais, etc.
  • Colaborar com times de BI, engenharia de dados e produto para entender demanda, dados de estoque / venda, definir features, realizar experimentos e deploy dos modelos.
Requisitos
  • Formação superior em Estatística, Ciências da Computação, Engenharia, Matemática ou área relacionada.
  • Experiência comprovada com bibliotecas como scikit-learn e PyTorch.
  • Conhecimento avançado em algoritmos de ML como AdaBoost, XGBoost, Random Forest (e similares) tanto para experimentação quanto para produção.
  • Desejável experiência com séries temporais, tipicamente para predição de estoque e vendas.
  • Boa comunicação, capacidade de traduzir problemas de negócio em modelos de dados e vice-versa.
  • Habilidade para trabalhar de forma autônoma e em equipe, lidar com ambiguidade e entregar soluções de impacto.
Diferenciais
  • Experiência anterior em ambientes de varejo ou supply-chain com SKUs / estoque / venda.
  • Experiência com modelagem de séries temporais em escala, forecasting, detecção de anomalias, etc.
  • Familiaridade com pipelines de dados, versionamento de modelos, A / B testing, deploy de modelos em produção.

Localidade da posição : Remota

Por que construir sua carreira na Meta?

Oferecemos autonomia, metas claras e um ambiente dinâmico e desafiador, onde os profissionais têm oportunidade de interagir com diferentes tecnologias, participar de todos os tipos de projetos, trazer novas ideias e trabalhar de qualquer lugar do Brasil e (por que não?) do mundo. Além disso, somos uma das melhores empresas para se trabalhar no Brasil segundo o Great Place to Work e uma das 10 empresas que mais crescem no país há 3 anos consecutivos, segundo o Anuário Informática Hoje.

Quais são nossos valores?
  • Somos pessoas servindo pessoas
  • Pensamos e agimos como donos
  • Temos gana por performance
  • Crescemos e aprendemos juntos
  • Buscamos excelência e a simplicidade
  • Temos inovação e criatividade no nosso DNA

Todas as pessoas são bem-vindas independentemente de sua condição, deficiência, etnia, crença religiosa, orientação sexual, aparência, idade ou afins. Queremos que você cresça conosco em um ambiente acolhedor e repleto de oportunidades.

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