Papel na empresa
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
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.
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.
Competência em modelagem de problemas de classificação e regressão.
Competência em projetos de IA Generativa.
Modelagem independente de machine learning com ênfase em modelos sofisticados e deep learning.
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.
Diferenciais
Certificacão em Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate e/ou AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate
Experiência em projetos complexos de análise de dados e machine learning.
Contribuição na otimização de processos e eficiência em pipelines de dados.
Envolvimento em iniciativas de pesquisa e implementação de novas tecnologias.
Conhecimento aprofundado em frameworks de deep learning, como TensorFlow ou PyTorch.
Implementação de soluções de ML em grande escala usando AWS, Azure ou Google Cloud.
O que oferecemos:
Valorizamos cada voz e cada pessoa, porque sabemos que a diversidade nos torna mais inovadores e fortes.
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