Senior Data Scientist

Amaris Consulting; Brasil; On-site; BRL 167,400 - 279,000; Full time

Job summary

Uma empresa de consultoria tecnológica no Brasil está em busca de um(a) Senior Data Scientist altamente qualificado(a). O profissional será responsável por desenvolver sistemas de recomendação e modelos de previsão, implementando soluções de machine learning. É necessário ter formação em áreas quantitativas, experiência em algoritmos de boosting e fluência em inglês. Esta posição oferece a oportunidade de trabalhar em um ambiente colaborativo e inovador.

Qualifications

• 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.

Responsibilities

• Desenvolver e otimizar sistemas de recomendação.
• Construir e validar modelos de previsão de séries temporais.
• Implementar algoritmos de boosting e árvores de decisão.
• Colaborar com engenheiros para implantar modelos em ambientes Azure e Databricks.
• Realizar exploração de dados e avaliação de modelos.

Skills

Sistemas de recomendação

Modelos de séries temporais

Algoritmos de boosting

Python

Inglês fluente

Education

Graduação ou Mestrado em Matemática, Estatística, Física ou áreas relacionadas

Tools

Azure

Databricks

scikit-learn

pandas

NumPy

statsmodels

Job description

Estamos em busca de um(a) Senior 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 Matemática, Estatística, Física 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).