Somos especialistas em transformação tecnológica, unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 8,000 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1,000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade.
Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.
Estamos em busca de pessoas para atuar como Cientista de Dados Pleno e Sênior, apaixonado por transformar dados em insights valiosos.
Se você possui experiência em Python, SQL, SAS, e é proficiente em bibliotecas de Machine Learning, esta é a oportunidade ideal para você!
Responsabilidades Principais:
- Conduzir análises exploratórias de dados (EDA) para descobrir padrões e insights relevantes.
- Desenvolver modelos preditivos utilizando bibliotecas como TensorFlow, Keras, Scikit-Learn e outras.
- Realizar experimentação e otimização de modelos, incluindo ajuste de hiperparâmetros e validação cruzada.
- Implementar técnicas de feature engineering para melhorar a performance dos modelos.
- Aplicar métodos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Deep Learning em projetos relevantes.
- Trabalhar em colaboração com a equipe de engenharia de dados para garantir a integridade e acessibilidade dos dados.
- Criar visualizações de dados impactantes utilizando ferramentas como Power BI, Matplotlib e Seaborn.
- Desenvolver e manter pipelines de MLOps, incluindo CI/CD para modelos de Machine Learning.
- Integrar soluções com APIs e implementar chatbots quando necessário.
- Apresentar resultados e insights para stakeholders de forma clara e eficaz.
Habilidades e Qualificações Necessárias:
- Experiência em linguagens de programação como Python, SQL, SAS e PySpark.
- Experiência com bibliotecas de Machine Learning, incluindo TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Spark MLlib, XGBoost, PyTorch, LightGBM, CatBoost, Prophet e Statsmodels.
- Sólido entendimento de Data Science, incluindo Data Wrangling, processamento de grandes conjuntos de dados, estatística e testes de hipóteses.
- Conhecimento em engenharia de dados com ferramentas como Hive e Airflow.
- Experiência com sistemas de gerenciamento de banco de dados, preferencialmente SQL Server.
- Familiaridade com computação em nuvem, especialmente AWS e Azure, e com ferramentas como Databricks e Docker.
- Habilidade em MLOps e gerenciamento de pipelines de machine learning utilizando ferramentas como MLflow, Kubernetes e AWS SageMaker.
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