9888664 - analista de inteligência artificial pleno

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• Uma frase que nos define - Somos especialistas em soluções de TI e apaixonados por inovação
• Ao infinito e além - Somos #semfronteiras. Nosso time está espalhado pelo Brasil e pelo mundo
• Nossa cultura - Mesmo distantes, estamos juntos Temos cerimônias para estarmos mais próximos, compartilhar conhecimento e ficar por dentro das novidades da nossa empresa
• Somos diversos - Um dos nossos compromissos é fazer da companhia um ambiente cada vez mais diverso, inclusivo e respeitoso, valorizando e promovendo a pluralidade. Por isso, aqui temos espaço para todas as pessoas, independente de raça, gênero, idade, orientação sexual, crença religiosa ou deficiência.
• Nosso objetivo - Potencializar os negócios dos nossos clientes através de soluções inovadoras e sustentáveis. Topa vir com a gente nessa?

Responsabilidades e atribuições

1. Análise e Compreensão do Código SAS

• Ler e interpretar os scripts SAS existentes (DATA steps, PROC SQL, PROC HPSPLIT, macros, formatos).
• Entender a lógica de negócio por trás de cada rotina e como os dados são tratados.
• Identificar dependências de tabelas, bibliotecas, macros e jobs automatizados.

2. Mapeamento de Funcionalidades SAS Python

• Traduzir funções nativas do SAS (ex.: PUT, FORMAT, COMPRESS, CASE WHEN) para equivalentes em Python (pandas, PySpark, SQLAlchemy, etc.).
• Substituir PROCs analíticos (ex.: regressões, árvores de decisão) por bibliotecas Python equivalentes (scikit-learn, , statsmodels).
• Recriar processos de manipulação de dados com pandas ou PySpark, dependendo do volume.

3. Desenho da Arquitetura de Dados

• Definir a infraestrutura Python para rodar os processos (Databricks, Spark, Airflow, etc.).
• Garantir integração com fontes de dados (SQL, CSV, Parquet, Data Lakes, APIs).
• Estruturar pipelines ETL/ELT modernos em Python.

4. Conversão e Validação

• Migrar step by step o código SAS mantendo a lógica original.
• Implementar testes de consistência (comparar outputs SAS vs Python).
• Validar cálculos estatísticos e resultados de modelos para garantir equivalência funcional.

5. Otimização e Melhoria

• Aproveitar recursos de paralelismo e distribuição do Python (ex.: Spark).
• Reduzir redundâncias presentes em macros SAS transformando em funções reutilizáveis no Python.
• Estruturar o código segundo boas práticas (PEP8, modularização, versionamento no Git).

Requisitos e qualificações

SAS

• Interpretação de DATA Steps, PROC SQL, PROC HPSPLIT, macros e formatos.
• Capacidade de entender a lógica de manipulação, transformação e modelagem de dados escrita em SAS.

SQL

• Escrita de queries complexas (joins, subqueries, agregações, CTEs).
• Conversão de consultas SAS SQL para sintaxe SQL padrão ou Spark SQL.
• Otimização de consultas para grandes volumes de dados.

Python

• Manipulação de dados com pandas.
• Estruturação de scripts modulares e reutilizáveis (PEP8, orientação a objetos).
• Uso de bibliotecas analíticas e de machine learning (scikit-learn, statsmodels).

PySpark

• Criação de pipelines distribuídos para grandes volumes de dados.
• Conversão de rotinas SAS em consultas Spark SQL e transformações em DataFrames.
• Uso de para modelos equivalentes aos PROC do SAS (ex.: árvores de decisão, regressões).

Habilidades Complementares

• Integração de Dados: leitura/escrita em Data Lakes, bancos relacionais, arquivos CSV/Parquet.
• ETL/ELT: construção de pipelines de ingestão, transformação e carga de dados.
• Validação: garantir equivalência entre outputs do SAS e do Python/PySpark.
• Documentação: registrar claramente a lógica migrada, facilitando manutenção.
• Boas Práticas: versionamento no Git, modularização, testes automatizados.

Mais informações:

• Horário: Segunda a Sexta-feira das 09h00 as 18h00.
• Modalidade: Remoto
• CLT

Informações adicionais

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Aqui, não faltam histórias para contar

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