Cientista De Dados Sênior

Amaris Consulting; Tijucas; Presencial; BRL 80.000 - 120.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de consultoria busca um(a) Data Scientist qualificado(a) em Tijucas, Santa Catarina. O profissional será responsável por desenvolver sistemas de recomendação e modelos de séries temporais, colaborando com equipes multifuncionais. Exige-se fluência em Inglês e sólida experiência em Machine Learning, incluindo algoritmos de boosting e Python.

Qualificações

• Experiência comprovada com sistemas de recomendação e modelos de séries temporais.
• Sólido conhecimento em algoritmos de boosting e árvores de decisão.
• Forte capacidade de resolução de problemas e habilidade para trabalhar de forma independente.

Responsabilidades

• Desenvolver e otimizar sistemas de recomendação.
• Construir e validar modelos de previsão de séries temporais.
• Implementar algoritmos de boosting e árvores de decisão.

Conhecimentos

Python

scikit-learn

análise de dados

modelagem preditiva

solução de problemas

Inglês fluente

Formação académica

Graduação ou Mestrado em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Engenharia, Estatística

Ferramentas

Azure

Databricks

pandas

NumPy

statsmodels

Descrição da oferta de emprego

Sobre a Vaga

Estamos em busca de um(a) Data Scientist altamente qualificado(a) e versátil para integrar nossa equipe de analytics avançado. Nesta função, você será responsável por projetar, desenvolver e implementar sistemas de recomendação, modelos de previsão de séries temporais e soluções de machine learning baseadas em algoritmos de boosting e árvores de decisão. Você trabalhará em estreita colaboração com equipes multifuncionais para transformar dados em insights acionáveis e soluções escaláveis.

Principais Responsabilidades

• Desenvolver e otimizar sistemas de recomendação (filtragem colaborativa, baseada em conteúdo, abordagens híbridas).
• Construir e validar modelos de previsão de séries temporais utilizando técnicas tradicionais e de machine learning (ARIMA, Prophet, LSTM, etc.).
• Implementar algoritmos de boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) e árvores de decisão para diversas tarefas de aprendizado supervisionado.
• Colaborar com engenheiros de dados e engenheiros de ML para implantar modelos em ambientes Azure e Databricks.
• Realizar exploração de dados, engenharia de features e avaliação de modelos.
• Apresentar descobertas e modelos de forma clara para públicos técnicos e não técnicos.
• Manter-se atualizado(a) sobre as mais recentes ferramentas e metodologias aplicadas em machine learning.

Requisitos

• Graduação ou Mestrado em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Engenharia, Estatística ou áreas relacionadas.
• Experiência comprovada com sistemas de recomendação e modelos de séries temporais.
• Sólido conhecimento em algoritmos de boosting e árvores de decisão.
• Proficiência em Python e bibliotecas como scikit-learn, pandas, NumPy, statsmodels.
• Experiência com serviços em nuvem Azure e Databricks.
• Forte capacidade de resolução de problemas e habilidade para trabalhar de forma independente.
• Inglês fluente (oral e escrito).