Data Scientist (Porto,Hibrido)

Shore; Porto; Híbrido; EUR 42 000 - 66 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Shore está à procura de um(a) Cientista de Dados com experiência para explorar e interpretar dados complexos, incluindo dados estruturados e não estruturados, com foco em antecipar necessidades de negócio. O candidato desenvolverá modelos de machine learning e visualizações que comuniquem insights de forma eficaz.

O papel envolve trabalhar com técnicas avançadas de estatística, text mining e ambientes de Big Data, contribuindo para a melhoria contínua de Bases de Dados, datamarts e data

Qualificações

• Requisitos mínimos: 6+ anos de experiência em Data Science e análise de dados estruturados e não estruturados.
• Conhecimentos sólidos de estatística, modelação preditiva e prescritiva.
• Experiência com algoritmos de machine learning e deep learning.
• Domínio de Python e SQL para análise, tratamento e exploração de dados.
• Experiência com técnicas de text mining e ambientes de Big Data.
• Conhecimentos de visualização de dados e data storytelling.
• Experiência em avaliação da qualidade, integridade e fiabilidade dos dados.
• Conhecimentos de modelação de dados, datamarts e data warehouses.
• Capacidade para traduzir necessidades de negócio em soluções matemáticas e estatísticas.
• Boa capacidade analítica, de comunicação e resolução de problemas.

Responsabilidades

• Explorar, analisar e avaliar dados estruturados e não estruturados, internos ou externos, para antecipar necessidades de negócio e operacionais.
• Assegurar todo o ciclo de tratamento e valorização dos dados, desde a recolha e análise da qualidade até à preparação, correção e exploração.
• Desenvolver análises preditivas e prescritivas, modelos de machine learning e deep learning, visualizações dinâmicas e data storytelling.
• Aplicar técnicas de estatística, text mining, geolocalização e análise de dados provenientes de ambientes de Big Data.
• Identificar fontes de dados relevantes e propor melhorias ao nível de bases de dados, datamarts e data warehouses.
• Avaliar a qualidade e fiabilidade dos dados, apresentar os resultados e integrá-los nos sistemas de informação.
• Traduzir necessidades de negócio em problemas matemáticos ou estatísticos, comparando diferentes modelos e avaliando as respectivas vantagens e limitações.

Conhecimentos

Análise de dados

Modelação preditiva

Modelação prescritiva

Text mining

Data storytelling

Comunicação

Resolução de problemas

Ferramentas

Python

SQL

Machine Learning

Deep Learning

Big Data

Data Visualization

Datamarts/Data Warehouses

Descrição da oferta de emprego

Principais Responsabilidades:

• Explorar, analisar e avaliar dados estruturados e não estruturados, internos ou externos, para antecipar necessidades de negócio e operacionais.
• Assegurar todo o ciclo de tratamento e valorização dos dados, desde a recolha e análise da qualidade até à preparação, correção e exploração.
• Desenvolver análises preditivas e prescritivas, modelos de machine learning e deep learning, visualizações dinâmicas e data storytelling.
• Aplicar técnicas de estatística, text mining, geolocalização e análise de dados provenientes de ambientes de Big Data.
• Identificar fontes de dados relevantes e propor melhorias ao nível de bases de dados, datamarts e data warehouses.
• Avaliar a qualidade e fiabilidade dos dados, apresentar os resultados e integrá-los nos sistemas de informação.
• Traduzir necessidades de negócio em problemas matemáticos ou estatísticos, comparando diferentes modelos e avaliando as respetivas vantagens e limitações.

Requisitos Mínimos:

• 6+ anos de experiência em Data Science e análise de dados estruturados e não estruturados.
• Conhecimentos sólidos de estatística, modelação preditiva e prescritiva.
• Experiência com algoritmos de machine learning e deep learning.
• Domínio de Python e SQL para análise, tratamento e exploração de dados.
• Experiência com técnicas de text mining e ambientes de Big Data.
• Conhecimentos de visualização de dados e data storytelling.
• Experiência em avaliação da qualidade, integridade e fiabilidade dos dados.
• Conhecimentos de modelação de dados, datamarts e data warehouses.
• Capacidade para traduzir necessidades de negócio em soluções matemáticas e estatísticas.
• Boa capacidade analítica, de comunicação e resolução de problemas.

Regime de trabalho híbrido.