Vaga de parceiro

Data Scientist Pl/Sr - São Paulo / SP

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Detalhes da Vaga

  • Escolaridade Não Informado
  • Segmento Não Informado
  • Salário Não Informado
  • Área de AtuaçãoDiversos / Outros

O que você irá fazer

  • Encorajamos a todos a participarem em nosso processo de contratação, não importando o gênero, idade, raça, religião.
  • Não permitimos nenhum tipo de discriminação.
  • Isto é reforçado no processo de contratação e vivido dessa forma na empresa.
  • Sabemos que grandes resultados só são alcançados com uma grande equipe, por isso procuramos pessoas talentosas e apaixonadas, com desejo de crescer profissionalmente e criar uma trajetória de carreira conosco.
  • Papéis e Responsabilidades:Desenvolver e implementar modelos estatísticos e de machine learning para resolver problemas de negócio complexos.
  • Conduzir análises exploratórias de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades de melhoria.
  • Aplicar técnicas de inferência causal para entender o impacto de diferentes ações e intervenções.
  • Colaborar com equipes multidisciplinares para definir objetivos, requisitos e métricas de sucesso.
  • Comunicar de forma clara e eficaz os resultados das análises para diferentes públicos, incluindo stakeholders de negócio.
  • Participar ativamente de todo o ciclo de vida de projetos de ciência de dados, desde a coleta e limpeza dos dados até a implantação e monitoramento dos modelos.
  • Contribuir para a evolução da arquitetura de dados e da infraestrutura de machine learning.
  • Mentorar e apoiar o desenvolvimento de cientistas de dados juniores.
  • Qualificações Essenciais:Sólida experiência em ciência de dados, com foco em modelagem estatística, machine learning e inferência causal.
  • Proficiência em linguagens de programação como Python e R (obrigatórios), com foco em bibliotecas como Pandas, Scikit-learn, Statsmodels.
  • Experiência prática com frameworks de processamento de dados distribuídos, como PySpark.
  • Experiência com ferramentas de versionamento de modelos e experimentação, como MLflow.
  • Conhecimento aprofundado em técnicas de inferência causal, como modelos de regressão, matching, difference-in-differences, instrumental variables, etc.
  • Familiaridade com bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL).
  • Experiência com metodologias ágeis (Scrum, Kanban) e ferramentas de DevOps.
  • Qualificações Desejáveis:Experiência com plataforma de cloud computing Azure.
  • Experiência com ferramentas de visualização de dados, como Power BI.
  • Conhecimento em técnicas de otimização de modelos de machine learning.
  • Experiência com a construção e implantação de pipelines de dados automatizados.
  • Experiência com o desenvolvimento de APIs para disponibilizar modelos de machine learning.
  • Proatividade e iniciativa para identificar oportunidades de melhoria e inovação.
  • Nossa missão é Auxiliar as empresas a extrair todo o potencial de Dados e Digital objetivando aumentar seu desempenho, ajudando na transformação, gerando novas alavancas de crescimento e competitividade.
  • Vem fazer parte do Time Keyrus!Se você quiser saber mais sobre nós, convidamos você a visitar nosso site: http://www.
  • Keyrus.
  • Com/br/Desejamos boa sorte!#J-18808-Ljbffr

Informações Adicionais

  • Quantidade de Vagas 1
  • Jornada Não Informado
 

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