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Senior Data Scientist

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Presencial

BRL 160.000 - 200.000

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Resumo da oferta

Uma empresa de recrutamento e seleção está em busca de um(a) Senior Data Scientist qualificado(a) para integrar sua equipe de analytics. O papel focará no desenvolvimento de sistemas de recomendação e modelos preditivos, utilizando técnicas avançadas de machine learning. O candidato ideal deve ter experiência em Python, ferramentas de análise de dados e serviços em nuvem como Azure, além de inglês fluente.

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 com filtragem colaborativa.
  • Construir e validar modelos de previsão de séries temporais.
  • Colaborar com engenheiros de dados e de ML para implantar modelos.

Conhecimentos

Sistemas de recomendação
Modelos de previsão de séries temporais
Algoritmos de boosting
Python
Inglês fluente

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).
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