Desenvolver modelos preditivos e soluções de Machine Learning para problemas complexos de negócio, desde a exploração dos dados até a validação, interpretação e disponibilização dos modelos;
Traduzir necessidades de negócio em perguntas analíticas, requisitos técnicos, datasets e soluções de Dados e Machine Learning;
Desenvolver soluções em Python utilizando técnicas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e Deep Learning;
Participar do desenho e detalhamento técnico de novas soluções e funcionalidades de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial;
Desenvolver, evoluir e otimizar pipelines e plataformas de dados para processamento em larga escala, utilizando tecnologias como Spark/PySpark, Kafka e/ou Amazon Kinesis;
Trabalhar com serviços AWS de Dados, Analytics e Machine Learning, como SageMaker, Glue, EMR, Athena, Redshift e Lake Formation;
Atuar na implementação, otimização, monitoramento e sustentação de modelos, pipelines e funcionalidades em produção, garantindo performance, escalabilidade, estabilidade e confiabilidade;
Explorar dados e resultados dos modelos, identificando padrões, oportunidades e melhorias para o negócio;
Aplicar boas práticas de experimentação, testes, versionamento e acompanhamento do ciclo de vida de modelos e pipelines;
Trabalhar de forma colaborativa com times de Engenharia, Dados, Produto e Negócios na construção de soluções ponta a ponta;
Atuar na resolução de problemas e gestão de dependências técnicas em ambientes dinâmicos e de alta complexidade.
Disponibilidade para atuação híbrida 2 vezes por semana em R. Carlo Bauduco, 200 - Vila Paraíso, Guarulhos - SP.
Experiência profissional como Cientista de Dados, com atuação prática em Machine Learning.
Experiência prática com Python aplicado à Ciência de Dados e Machine Learning.
Experiência no desenvolvimento de modelos preditivos para problemas reais de negócio.
Conhecimento em aprendizado supervisionado, não supervisionado e Deep Learning.
Experiência com Scikit-learn, XGBoost e/ou LightGBM.
Conhecimento de Statsmodels e/ou SciPy.
Experiência com Jupyter e/ou Databricks.
Conhecimento de MLflow e boas práticas de experimentação e ciclo de vida de modelos.
Experiência com AWS para Dados, Analytics e Machine Learning, especialmente Amazon SageMaker, além de Glue, EMR, Athena e Redshift.
Experiência com processamento de dados em larga escala utilizando Apache Spark/PySpark.
Experiência com Apache Kafka e/ou Amazon Kinesis, incluindo processamento de dados em streaming.
Conhecimento em desenho, desenvolvimento e otimização de pipelines e plataformas de dados.
Conhecimento de SQL, Git, processamento distribuído, performance e escalabilidade.
Conhecimento de NLP e/ou Visão Computacional.
Experiência ou conhecimento em TensorFlow, PyTorch e/ou Apache Flink.
Conhecimento em Delta Lake/Delta Tables, AWS Lake Formation e/ou tecnologias NoSQL será considerado diferencial.
Conhecimento em ferramentas de ETL, como Informatica PowerCenter, modelagem de dados/Power Designer e Power BI será considerado diferencial.
Boa capacidade de raciocínio lógico, análise e resolução de problemas, comunicação, colaboração, resiliência e gestão de dependências.
Conhecimento ou experiência com metodologias ágeis/Scrum.
