Cientista de Dados Sênior | Machine Learning e IA| Mid/Senior (Hybrid/SP)

Compass UOL; Guarulhos; Híbrido; BRL 180 000 - 280 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Compass UOL está buscando um Cientista de Dados para desenvolver modelos preditivos e soluções de ML, desde a exploração de dados até validação, interpretação e implantação.

Você trabalhará com Python, AWS, Spark, Kafka/Kinesis e plataformas de dados em larga escala, contribuindo para soluções ponta a ponta em colaboração com Engenharia, Produto e Negócios.

Qualificações

• Experiência prática em Ciência de Dados com atuação em ML.
• Experiência com Python aplicado a DS e ML.
• Desenvolvimento de modelos preditivos para problemas reais de negócio.
• Conhecimento de Spark, Kafka e AWS para Dados/Analytics/ML.

Responsabilidades

• Desenvolver modelos preditivos e soluções de ML para problemas de negócio.
• Traduzir necessidades de negócio em perguntas analíticas, datasets e soluções.
• Desenvolver soluções em Python para aprendizagem supervisionada, não supervisionada e Deep Learning.
• Projetar soluções de dados e ML e trabalhar com dados em larga escala com Spark/PySpark.
• Trabalhar com serviços AWS para Dados/Analytics/ML (SageMaker, Glue, EMR, Athena, Redshift).
• Garantir performance, escalabilidade e confiabilidade de modelos em produção.

Conhecimentos

Python para Ciência de Dados

Machine Learning

Deep Learning

Scikit-learn

XGBoost

LightGBM

TensorFlow

PyTorch

Spark/PySpark

Kafka

Kinesis

AWS SageMaker

AWS Glue

AWS EMR

AWS Athena

AWS Redshift

Delta Lake/Delta Tables

Databricks

SQL

Git

NLP

Visão Computacional

TensorFlow

Apache Flink

NoSQL

Power BI

Ferramentas

Jupyter

Databricks

MLflow

NoSQL databases

Descrição da oferta de emprego

Job description

.

Main responsibilities

• Desenvolver modelos preditivos e soluções de Machine Learning para problemas complexos de negócio, desde a exploração dos dados até a validação, interpretação e disponibilização dos modelos;
• Traduzir necessidades de negócio em perguntas analíticas, requisitos técnicos, datasets e soluções de Dados e Machine Learning;
• Desenvolver soluções em Python utilizando técnicas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e Deep Learning;
• Participar do desenho e detalhamento técnico de novas soluções e funcionalidades de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial;
• Desenvolver, evoluir e otimizar pipelines e plataformas de dados para processamento em larga escala, utilizando tecnologias como Spark/PySpark, Kafka e/ou Amazon Kinesis;
• Trabalhar com serviços AWS de Dados, Analytics e Machine Learning, como SageMaker, Glue, EMR, Athena, Redshift e Lake Formation;
• Atuar na implementação, otimização, monitoramento e sustentação de modelos, pipelines e funcionalidades em produção, garantindo performance, escalabilidade, estabilidade e confiabilidade;
• Explorar dados e resultados dos modelos, identificando padrões, oportunidades e melhorias para o negócio;
• Aplicar boas práticas de experimentação, testes, versionamento e acompanhamento do ciclo de vida de modelos e pipelines;
• Trabalhar de forma colaborativa com times de Engenharia, Dados, Produto e Negócios na construção de soluções ponta a ponta;
• Atuar na resolução de problemas e gestão de dependências técnicas em ambientes dinâmicos e de alta complexidade.

Requirements and skills

• Disponibilidade para atuação híbrida 2 vezes por semana em R. Carlo Bauduco, 200 - Vila Paraíso, Guarulhos - SP.
• Experiência profissional como Cientista de Dados, com atuação prática em Machine Learning.
• Experiência prática com Python aplicado à Ciência de Dados e Machine Learning.
• Experiência no desenvolvimento de modelos preditivos para problemas reais de negócio.
• Conhecimento em aprendizado supervisionado, não supervisionado e Deep Learning.
• Experiência com Scikit-learn, XGBoost e/ou LightGBM.
• Conhecimento de Statsmodels e/ou SciPy.
• Experiência com Jupyter e/ou Databricks.
• Conhecimento de MLflow e boas práticas de experimentação e ciclo de vida de modelos.
• Experiência com AWS para Dados, Analytics e Machine Learning, especialmente Amazon SageMaker, além de Glue, EMR, Athena e Redshift.
• Experiência com processamento de dados em larga escala utilizando Apache Spark/PySpark.
• Experiência com Apache Kafka e/ou Amazon Kinesis, incluindo processamento de dados em streaming.
• Conhecimento em desenho, desenvolvimento e otimização de pipelines e plataformas de dados.
• Conhecimento de SQL, Git, processamento distribuído, performance e escalabilidade.
• Conhecimento de NLP e/ou Visão Computacional.
• Experiência ou conhecimento em TensorFlow, PyTorch e/ou Apache Flink.
• Conhecimento em Delta Lake/Delta Tables, AWS Lake Formation e/ou tecnologias NoSQL será considerado diferencial.
• Conhecimento em ferramentas de ETL, como Informatica PowerCenter, modelagem de dados/Power Designer e Power BI será considerado diferencial.
• Boa capacidade de raciocínio lógico, análise e resolução de problemas, comunicação, colaboração, resiliência e gestão de dependências.
• Conhecimento ou experiência com metodologias ágeis/Scrum.