Senior Data Scientist (Porto,Hibrido)

Shore; Porto; Hybrid; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

A Shore, com presença em Porto, procura um cientista de dados sénior para explorar, analisar e transformar dados estruturados e não estruturados em insights. Irá garantir o ciclo de tratamento, preparar dados, corrigir quality issues e explorar dados para apoiar decisões de negócio.

O profissional desenvolverá análises preditivas e prescritivas, modelos de ML/DL, visualizações dinâmicas e data storytelling, aplicando estatística, text mining e técnicas de Big Data, traduzindo necessidades de

Qualifications

• 9+ 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.

Responsibilities

• 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.

Skills

Python

SQL

Text mining

Machine learning

Deep learning

Estatística

Modelação preditiva

Modelação prescritiva

Big Data

Visualização de dados

Data storytelling

Qualidade de dados

Datamarts/Data warehouses

Modelação de dados

Job description

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:
9+ 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.