Senior Data Scientist

Amaris Consulting; Caxias do Sul; Presencial; BRL 160.000 - 200.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de consultoria está em busca de um(a) Senior Data Scientist altamente qualificado(a) em Caxias do Sul, Brasil. Nesta função, o profissional será responsável por projetar e implementar sistemas de recomendação e modelos de previsão, utilizando técnicas de machine learning. É essencial ter graduação em áreas relacionadas, assim como experiência em Python e serviços de nuvem. O trabalho envolverá colaboração em equipe e comunicação com públicos técnicos e não técnicos.

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.

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 ML.
• Realizar exploração de dados, engenharia de features e avaliação de modelos.
• Apresentar descobertas e modelos de forma clara.
• Manter-se atualizado(a) sobre ferramentas e metodologias em machine learning.

Conhecimentos

Sistemas de recomendação

Modelos de séries temporais

Algoritmos de boosting

Python e bibliotecas (scikit-learn, pandas, NumPy, statsmodels)

Serviços em nuvem Azure e Databricks

Resolução de problemas

Inglês fluente

Formação académica

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

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).