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Data Science | Machine Learning | Senior (Remoto)



Descrição da vaga

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Responsabilidades e atribuições

  • Prover soluções técnicas para novas funcionalidades e realizar suporte às funcionalidades já existentes;
  • Desenhar e detalhar soluções de machine learning e dados para atender às necessidades do negócio;
  • Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos de negócio;
  • Conduzir atividades de exploração, preparação e análise de dados, desde a concepção até a validação dos modelos;
  • Interpretar resultados e gerar insights com foco em impacto mensurável para o negócio;
  • Desenvolver e definir as principais perguntas de negócio e criar conjuntos de dados capazes de respondê-las;
  • Implementar, ajustar e otimizar plataformas de dados e soluções baseadas em streaming e processamento distribuído;
  • Atuar no design, desenvolvimento e operação de soluções utilizando serviços AWS Analytics e Machine Learning;
  • Aplicar técnicas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e deep learning conforme a necessidade dos projetos;
  • Utilizar ferramentas de experimentação, versionamento e monitoramento de modelos para garantir a qualidade das entregas.


Requisitos e qualificações

  • Habilidade em lógica de programação;
  • Experiência em desenho e detalhamento de soluções;
  • Experiência prática com Python;
  • Experiência prática em aprendizado de máquina (Machine Learning);
  • Conhecimento em processamento de linguagem natural (NLP) e/ou visão computacional;
  • Experiência com serviços AWS Analytics e Machine Learning, como Amazon Kinesis, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon EMR, Amazon Athena e Amazon SageMaker;
  • Experiência em implementação de plataformas de dados;
  • Vivência prática em implementação e ajuste de desempenho de soluções utilizando Kinesis, Kafka, Spark e/ou Storm;
  • Experiência em design, desenvolvimento e operações utilizando Amazon Kinesis, Apache Kafka, Apache Spark, Amazon SageMaker, Amazon EMR, tecnologias NoSQL e soluções de terceiros;
  • Experiência com uma ou mais ferramentas como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Flink, Spark, Sqoop, Flume, Kafka e Amazon Kinesis;
  • Conhecimento em bibliotecas e ferramentas para ciência de dados como Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Statsmodels, SciPy, Jupyter, Databricks e MLflow;
  • Capacidade de atuar com resiliência em ambientes dinâmicos;
  • Habilidade para gestão de dependências e alinhamento entre times.

Etapas do processo

  1. Etapa 1: Cadastro
  2. Etapa 2: Mapeamento de Stack
  3. Etapa 3: Fit Cultural
  4. Etapa 4: Entrevista Líder
  5. Etapa 5: Cadastro de Qualificação
  6. Etapa 6: Oferta
  7. Etapa 7: Contratação

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