Senior Data Scientist

Amaris Consulting; Cabedelo; Presencial; BRL 160.000 - 200.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de consultoria em tecnologia está em busca de um(a) Senior Data Scientist qualificado(a) para projetar e implementar sistemas de recomendação e soluções de machine learning. O candidato ideal terá experiência em modelos de previsão de séries temporais e deverá ser proficiente em Python, com forte conhecimento em algoritmos de boosting e serviços em nuvem. Esta posição oferece a chance de contribuir em um ambiente colaborativo e de alta tecnologia no Brasil.

Qualificações

• 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).

Responsabilidades

• 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 de dados e engenheiros de ML.
• Realizar exploração de dados e engenharia de features.
• Apresentar descobertas e modelos de forma clara.

Conhecimentos

Sistemas de recomendação

Modelos de séries temporais

Algoritmos de boosting

Python

Azure

Inglês

Formação académica

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

Ferramentas

scikit-learn

pandas

NumPy

statsmodels

Azure

Databricks

Descrição da oferta de emprego

Sobre a Vaga :

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).