Pessoa Cientista de Dados Pleno

Na Aquarela, desenvolvemos tecnologia que surpreende o mercado, por este motivo, buscamos sempre as melhores pessoas para integrar nosso time. Aqui, você será responsável por reunir, interpretar e comunicar toda informação contida em dados, contribuindo para uma tomada de decisão estratégica e assertiva.

Atividades:

• Realizar análise exploratória de dados;

• Criar modelos matemáticos, estatísticos, analíticos, bottom up e top down;

• Treinar modelos de IA dos diversos paradigmas com foco no atendimento dos requisitos de negócio;

• Interagir diretamente com clientes e especialistas de domínio;

• Realizar a transformação de dados para alimentar estimadores de aprendizagem de máquina;

• Realizar a concepção e documentação de tabelas em banco de dados;

• Auxiliar na construção de modelos de ML;

• Participar no desenvolvimento de ETLs para preparação de dados e pipelines de modelos;

• Participar de forma engajada em todas as cerimônias do SCRUM como Sprint Planning, a Daily Meeting, a Sprint Review e a Sprint Retrospective;

• Desenvolver junto aos times comerciais na análise de factibilidade de novos projetos, produtos e soluções;

• Contribuir com os processos da área, mediante a execução de todos os atos inerentes e demais tarefas correlatas às funções, solicitadas pelo responsável da área.

Requisitos:

• Experiência no Ciclo de vida de um projeto de Data Science de ponta a ponta;

• Manuseio de séries temporais;

• Ferramentas de visualização de dados;

• Modelos de Machine Learning;

• Conhecimento em estatística / Inferência Estatística;

• Análise de dados estruturados e não estruturados;

• Conhecimento em modelagem de dados como Kimball e Inmon.

Diferenciais:

• Formação acadêmica em Engenharia de Produção Mecânica ou Economia;

• Mestrado ou doutorado em exatas;

• Processamento distribuído (Pyspark);

• Conhecimento em vários tipos de banco de dados (SQL, NoSQL);

• Ferramentas de avaliação de performance de modelos;

• Experiência e vivência em projetos de alta complexidade;

• Familiaridade com Scrum;

• Familiaridade com ferramentas de desenvolvimento de pipelines como dbt e Dataform.

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