Analista de Dados Sênior
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Descricao da vaga
PcDs são sempre bem-vindas.
Buscamos pessoas apaixonadas por tecnologia. Alguém que se motive por desafios e atue com autonomia. Precisa gostar de trabalhar em equipe e possuir espírito colaborativo. Engenheiro(a)/Cientista de Dados para atuar no desenvolvimento de soluções analíticas avançadas voltadas à otimização de processos e suporte à tomada de decisão. O(a) profissional terá papel fundamental na construção de modelos matemáticos, algoritmos de otimização, ferramentas de simulação e análises de dados, além de apoiar a evolução de iniciativas de Ciência de Dados e Inteligência Artificial.
Responsabilidades e atribuicoes
- Desenvolver, treinar e implementar modelos de Machine Learning para resolver problemas reais de negócio.
- Manipular, limpar e transformar grandes volumes de dados, garantindo a qualidade e integridade dos mesmos.
- Realizar análises exploratórias e extrair insights a partir de dados estruturados e não estruturados.
- Colaborar com equipes multidisciplinares para compreender os requisitos de negócios e traduzir em soluções técnicas.
- Desenvolver pipelines de dados e fluxos de trabalho otimizados para automação e escalabilidade.
- Criar e implementar algoritmos avançados para análises preditivas, considerando variáveis de acordo com as regras de negócios.
- Apresentar resultados e insights de forma clara para stakeholders internos e externos.
- Manter-se atualizado com as tendências e avanços na área de ciência de dados e Machine Learning.
- Construir modelos de otimização utilizando programação matemática, heurísticas e metaheurísticas.
Requisitos
- Graduação completa em Engenharia, Matemática, Estatística, Ciência da Computação ou áreas correlatas;
- Conhecimento em Estatística; Experiência comprovada em análise de dados e técnicas analíticas;
- Experiência comprovada com Python, incluindo bibliotecas como pandas, numpy, matplotlib.
- Inglês avançado para comunicação com equipe internacional.
- Mestrado em alguma área de pesquisa das Ciências Exatas.
- Técnicas de otimização, programação matemática, heurísticas, metaheurísticas.
- Conhecimento em algoritmos de Machine Learning e Deep Learning e bibliotecas como scikit-learn, PyTorch, TensorFlow.
- Capacidade para estruturar e resolver problemas complexos, propondo arquiteturas computacionais para a solução.
