Especialista em Análise de Dados

1 dia atrás


Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brasil beBeeAnálise Tempo inteiro R$72.000 - R$84.000
Missão do Cargo

A função de Cientista de Dados é responsável por coletar, analisar e interpretar grandes conjuntos de dados para fornecer insights valiosos que alimentem as decisões estratégicas da empresa.

A missão do cargo envolve realizar pesquisas e desenvolver algoritmos que são usados para criar sistemas inteligentes, construindo sistemas para recomendação de produtos ou para prever demandas em determinados produtos.

Principais Responsabilidades
  • Desenvolver modelos preditivos e algoritmos utilizando técnicas avançadas de aprendizado de máquina e estatística;
  • Criar soluções bem arquitetadas, evitando falhas lógicas;
  • Prototipar soluções com Machine Learning utilizando aprendizado supervisionado e não supervisório;
  • Implementar métodos de regressão, clustering, análise multivariada, redes neurais, árvore de decisão;
  • Ser capaz de contar histórias a partir de dados, correlacionando variáveis de maneira consistente;
  • Identificar e propor novas variáveis explicativas que otimizem os resultados operacionais da empresa;
  • Desenvolver visualizações para tornar análises complexas acessíveis para os diversos públicos;
  • Buscar aperfeiçoamento contínuo para entender o Core Business da empresa e contribuir em projetos de inovação e de melhoria contínua;
  • Possuir senso de urgência e ser comprometido com prazos acordados;
  • Ficar atualizado com as últimas tendências e avanços na área de ciência de dados;
  • Implementar e validar modelos em ambientes de produção, assegurando a eficiência e escalabilidade;
  • Colaborar com a equipe de engenharia de dados na construção de pipelines de dados eficientes.
Competências Técnicas Obrigatórias
  • Ensino Superior Completo em áreas de Matemática, Estatística ou áreas correlatas;
  • Experiência prática em projetos de ciência de dados, incluindo limpeza de dados, análise exploratória e modelagem;
  • Habilidades avançadas em linguagens de programação como Python ou R;
  • Habilidades avançadas em SQL;
  • Experiência com bibliotecas e ferramentas populares de ciência de dados (p.ex., pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch);
  • Conhecimento sólido em estatística, álgebra linear e métodos de aprendizado de máquina;
  • Experiência em lidar com grandes conjuntos de dados e ambientes de computação distribuída.


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