Python jobs in Spain
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Cientista de Dados Pl
Job summary
Uma empresa de tecnologia inovadora no Brasil procura um Cientista de Dados Pl remoto para desenvolver modelos de machine learning e realizar análises de dados. Buscamos profissionais com experiência em Python e habilidades em ferramentas como Databricks e Power BI. Este cargo oferece uma excelente oportunidade de crescimento em um ambiente que valoriza a inovação e a colaboração em equipe. Junte-se a nós e transforme ideias em soluções impactantes.
Benefits
Qualifications
- Graduação em Ciência de Dados ou áreas correlatas.
- Certificações em machine learning ou análise de dados são desejáveis.
- Experiência mínima de 2 anos na função.
Responsibilities
- Desenvolver e treinar modelos de machine learning.
- Realizar análises exploratórias de dados.
- Construir dashboards e análises em ferramentas como Power BI.
Skills
Education
Tools
Este é um cargo remoto.
Curte tecnologia, inovação e tem agilidade no DNA?
Então talvez você tenha acabado de encontrar o seu próximo desafio!
Na Spassu, estamos com um projeto incrível no ar — e ele está prontíssimo para receber profissionais com aquele algo a mais.
Se você é Cientista de Dados Pl tem perfil inquieto, gosta de aprender e quer crescer junto com uma empresa que valoriza ideias novas, vem com a gente!
Aqui, você vai encontrar espaço para expandir seus conhecimentos, aplicar seu talento e fazer parte de algo realmente significativo, inscreva-se e venha transformar com a Spassu!
Os CV's permanecerão em poder da empresa enquanto perdurar o processo seletivo e pelo período adicional de 6 meses, para eventuais processos seletivos futuros, em atendimento a Lei Geral de Proteção de Dados.
- Desenvolver e treinar modelos de machine learning (classificação, regressão, clusterização, séries temporais);
- Realizar análises exploratórias de dados, limpeza, transformação e preparação de datasets;
- Criar protótipos de modelos e documentar hipóteses, experimentos e resultados;
- Preparar e automatizar pipelines de coleta e tratamento de dados com Engenharia de Dados;
- Realizar validação estatística, tuning de hiperparâmetros e testes A/B;
- Apoiar equipes de produto e negócio com insights baseados em dados;
- Construir dashboards e análises em ferramentas como Power BI, Tableau ou Looker;
- Utilizar boas práticas de versionamento de código e documentação;
- Garantir qualidade dos dados e consistência dos modelos aplicados;
- Participar de comunidades internas de dados, compartilhando aprendizados e boas práticas.
Escolaridade: Graduação em nível superior na área de conhecimento de Ciência de Dados, Tecnologia da Informação, Engenharia, Matemática, Estatística, Física ou Química; ou graduação em nível superior em qualquer área de conhecimento acrescida de curso de pós-graduação (especialização, mestrado ou doutorado) com duração mínima de 360 horas na área de conhecimento de Ciência de Dados, Tecnologia da Informação, Engenharia, Matemática, Estatística, Física ou Química.
CERTIFICAÇÃO DESEJÁVEL:
- AWS Certified Machine Learning – Specialty ou equivalente.
- Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate ou equivalente.
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate ou equivalente.
- Associate Certified Analytics Professional (aCAP®) ou equivalente.
Experiência desejável: 02 anos na área de atuação como Cientista de Dados, Analista de Sistemas ou similar, atuando no desenvolvimento de soluções de software na área de Ciência de Dados.
Conhecimentos: Técnicas para lidar com datasets desbalanceados; Aplicação de técnicas como PCA, t-SNE, SVD; Processamento de Linguagem Natural (NLP).
Experiência com Python e Databricks.
- Plano de Saúde
- Plano Odontológico
- Seguro de Vida
- Vale Alimentação ou Refeição
- Vale Transporte
- WellHub Gympass
* The salary benchmark is based on the target salaries of market leaders in their relevant sectors. It is intended to serve as a guide to help Premium Members assess open positions and to help in salary negotiations. The salary benchmark is not provided directly by the company, which could be significantly higher or lower.