Cientista de Dados Sênior (Remoto)

Atuar como cientista de dados em clientes, desenvolvendo modelos de IA, Machine Learning. Isso inclui a aplicação de técnicas estatísticas, modelagem de dados e habilidades de programação para resolver problemas complexos, construir algorítmo de predicão, recomendacão, trabalhar com LLM em GenAI etc.

Responsabilidades:

- Proficiência em Python, Pandas, Plotly, Scikit-learn e TensorFlow.

- Habilidades em pré-processamento, feature engineering e análise de séries temporais.

- Contribuição na metodologia TDSP e condução de reuniões.

- Mentoria para membros juniores e contribuição na fase de Deployment.

- Condução independente de análises, escopos detalhados e interação com clientes.

- Documentação técnica, apresentações e participação na estimativa de recursos.

- Coleta e pré-processamento de dados de diversas fontes.

- Experiência com ferramentas de Big Data como Apache Spark.

- Análise estatística avançada, regressões e análise de componentes principais.

- Modelagem independente de machine learning com ênfase em modelos sofisticados e deep learning.

- Avaliação rigorosa de modelos, técnicas de regularização e ensemble.

- Comunicação eficaz de insights complexos usando ferramentas avançadas de visualização.

- Proficiência em plataformas de nuvem, otimização de pipelines e implementação de soluções de ML em escala.

Requisitos:

- Inglês para conversacão nível B2-C1 (Pós intermediário e Avancado)

- Proficiência em Python, com foco em programação funcional e orientada a objetos.

- Experiência avançada em Pandas, Plotly, Scikit-learn e TensorFlow.

- Competência em pré-processamento, feature engineering e análise de séries temporais.

- Familiaridade e contribuição na metodologia TDSP.

- Habilidade para conduzir reuniões de Business Understanding e apresentar resultados.

- Capacidade de mentoria para membros juniores e contribuição na fase de Deployment.

- Condução independente de análises, escopos detalhados e interação com clientes.

- Documentação técnica, apresentações e participação na estimativa de recursos.

- Coleta e pré-processamento de dados de diversas fontes.

- Experiência com ferramentas de Big Data como Apache Spark.

- Análise estatística avançada, regressões e análise de componentes principais.

- Modelagem independente de machine learning com ênfase em modelos sofisticados e deep learning.

- Avaliação rigorosa de modelos, técnicas de regularização e ensemble.

- Comunicação eficaz de insights complexos usando ferramentas avançadas de visualização.

- Proficiência em plataformas de nuvem, otimização de pipelines e implementação de soluções de ML em escala.