Cientista de dados sr.
Grupo SysMap
- Programação para Dados e IA: Domínio avançado de Python ou R para desenvolvimento de modelos analíticos, manipulação de dados, automação de processos e implementação de soluções de Machine Learning em ambientes produtivos;
- Análise e Manipulação de Dados: Experiência sólida em SQL avançado , realizando extração, transformação, limpeza e integração de grandes volumes de dados, garantindo qualidade e disponibilidade das informações para análises e modelagem;
- Machine Learning e Modelagem Preditiva: Vivência comprovada na construção, treinamento, validação, otimização e implantação de modelos supervisionados e não supervisionados, utilizando frameworks como Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM e bibliotecas correlatas;
- MLOps e Deploy de Modelos: Experiência no ciclo completo de desenvolvimento de modelos de Machine Learning, incluindo versionamento, monitoramento, reprodutibilidade, automação de pipelines e acompanhamento de performance em produção;
- Cloud Computing e Big Data: Atuação em ambientes Google Cloud Platform (GCP) e ferramentas de processamento distribuído e análise de grandes volumes de dados, como Spark, Databricks e BigQuery , garantindo escalabilidade e alta performance das soluções;
- Estatística Aplicada e Experimentação: Sólidos conhecimentos em estatística, inferência estatística, modelagem matemática e desenho de experimentos, incluindo condução e interpretação de testes A/B para tomada de decisão baseada em dados;
- Visão de Negócio e Geração de Valor: Capacidade de transformar resultados analíticos e métricas de performance dos modelos em insights acionáveis, conectando iniciativas de Ciência de Dados aos objetivos estratégicos, financeiros e operacionais da organização;
- Mensuração de Impacto e Performance: Experiência no desenvolvimento e acompanhamento de indicadores de negócio e métricas de modelos, avaliando ganhos de eficiência, aumento de receita, redução de custos e melhoria da experiência dos clientes;
- Arquitetura de Soluções de Dados: Conhecimento na construção de arquiteturas escaláveis para processamento, armazenamento e consumo de dados, seguindo boas práticas de governança, qualidade e segurança da informação;
- Resolução de Problemas Complexos: Capacidade de atuar em cenários de alta complexidade analítica, identificando oportunidades, propondo soluções inovadoras e apoiando decisões estratégicas por meio de Inteligência Artificial e Analytics Avançado;
- Estratégia e Negócio: Traduzir desafios e oportunidades de negócio em soluções baseadas em Inteligência Artificial e Machine Learning, identificando casos de uso de alto valor e mensurando o impacto financeiro, operacional e estratégico dos modelos desenvolvidos;
- Desenvolvimento de Modelos de IA/ML: Projetar, construir, validar e otimizar modelos avançados de Machine Learning de ponta a ponta, desde a exploração e preparação dos dados até a implantação e monitoramento em ambiente produtivo;
- MLOps e Operacionalização: Implementar práticas de MLOps para automação de pipelines, versionamento de modelos, monitoramento de performance, detecção de drift e garantia da confiabilidade das soluções em produção;
- Arquitetura de Soluções em Nuvem: Desenhar e evoluir arquiteturas escaláveis de dados e Machine Learning em ambientes cloud, especialmente Google Cloud Platform (GCP), assegurando performance, segurança, disponibilidade e eficiência operacional;
- Qualidade, Governança e Boas Práticas: Garantir elevados padrões de qualidade técnica por meio da aplicação de boas práticas de desenvolvimento, governança de dados, observabilidade, documentação e gestão do ciclo de vida dos modelos;
- Liderança Técnica: Atuar como referência técnica para iniciativas de Dados e Inteligência Artificial, apoiando a tomada de decisão, definindo padrões arquiteturais e disseminando conhecimento junto às equipes multidisciplinares;
- Inovação e Evolução Tecnológica: Avaliar novas tecnologias, frameworks e abordagens relacionadas à Inteligência Artificial, Machine Learning e IA Generativa, promovendo a evolução contínua das capacidades analíticas da organização;
- Relacionamento com Stakeholders: Trabalhar em parceria com áreas de negócio, tecnologia e liderança executiva para garantir que as soluções desenvolvidas estejam alinhadas aos objetivos estratégicos da empresa e gerem resultados mensuráveis.
Vaga publicada há 4 horas atrás
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