A Keyrus acredita na diversidade e na inclusão. Encorajamos a todos a participarem em nosso processo de contratação, não importando o gênero, idade, raça, religião. Não permitimos nenhum tipo de discriminação. Isto é reforçado no processo de contratação e vivido dessa forma na empresa.
Sabemos que grandes resultados só são alcançados com uma grande equipe, por isso procuramos pessoas talentosas e apaixonadas, com desejo de crescer profissionalmente e criar uma trajetória de carreira conosco.
Papéis e Responsabilidades:
Desenvolver e implementar modelos estatísticos e de machine learning para resolver problemas de negócio complexos.
Atuar em ambientes de dados tanto em nuvem quanto on-premise, garantindo integração eficiente e segura entre plataformas.
Conduzir análises exploratórias de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades de melhoria.
Aplicar técnicas de inferência causal para entender o impacto de diferentes ações e intervenções.
Colaborar com equipes multidisciplinares para definir objetivos, requisitos e métricas de sucesso.
Comunicar de forma clara e eficaz os resultados das análises para diferentes públicos, incluindo stakeholders de negócio.
Participar ativamente de todo o ciclo de vida de projetos de ciência de dados, desde a coleta e limpeza dos dados até a implantação e monitoramento dos modelos.
Qualificações Essenciais:
Nossa missão é Auxiliar as empresas a extrair todo o potencial de Dados e Digital objetivando aumentar seu desempenho, ajudando na transformação, gerando novas alavancas de crescimento e competitividade.
Vem fazer parte do Time Keyrus!
Se você quiser saber mais sobre nós, convidamos você a visitar nosso site:http://www.keyrus.com/br/
Desejamos boa sorte!
* Le salaire de référence se base sur les salaires cibles des leaders du marché dans leurs secteurs correspondants. Il vise à servir de guide pour aider les membres Premium à évaluer les postes vacants et contribuer aux négociations salariales. Le salaire de référence n’est pas fourni directement par l’entreprise et peut pourrait être beaucoup plus élevé ou plus bas.