Dados da vaga Cientista De Dados Sênior em SP

Destaques importantes

1. Área e especialização profissional: Informática, TI, Telecomunicações - TI
2. Nível hierárquico: Especialista
3. Número de vagas: 10
4. Local de trabalho: São Paulo, SP
5. Regime de contratação de tipo Prestador de Serviços (PJ)
6. Jornada Período Integral
7. Modelo de Trabalho: Híbrido
8. Cientistas de Dados Sênior:
9. Tipo de Contrato: Prestação de Serviço (PJ)
10. Modalidade: Híbrido - São Paulo/SP.
11. DESCRIÇÃO DO CARGO:
12. Coletar, processar e tratar dados de diferentes fontes e formatos.
13. Construir modelos preditivos, estatísticos e de Machine Learning.
14. Criar visualizações e dashboards para interpretação de dados.
15. Realizar análises exploratórias e identificar padrões e tendências.
16. Apoiar áreas de negócio com insights baseados em dados.
17. Garantir qualidade, confiabilidade e governança dos dados utilizados.
18. Automatizar processos de análise e geração de relatórios.
19. Documentar processos, modelos e métricas para replicabilidade.
20. Colaborar com equipes multidisciplinares (TI, Produto, Marketing, Financeiro).
21. RESPONSABILIDADES:
22. Vivência com projetos modelagem, estatística, Machine Learning e Business Analytics.
23. Experiência em implementação de modelos de predição e análise de grande volume de dados.
24. Graduação em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, TI ou áreas correlatas.
25. Pós-graduação, MBA ou especialização em Data Science, Machine Learning, Analytics ou Inteligência Artificial.
26. Certificações desejáveis:
27. Data Science/ Machine Learning (ex.: Microsoft, Google, IBM, DataCamp)/ Big Data & Analytics (ex.: Databricks, AWS, Azure ML)
28. Habilidades Técnicas:
29. - Python, R e SQL avançado.
30. - Machine Learning, estatística e modelagem preditiva.
31. - Big Data: Spark, Hadoop, Databricks.
32. - Ferramentas de visualização: Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn.
33. - Bancos de dados relacionais e não relacionais (SQL Server, PostgreSQL, MongoDB).
34. - ETL/ELT e pipelines de dados.
35. - Cloud computing: AWS, Azure, GCP.
36. - Documentação de modelos, processos e resultados.

Valorizado

1. Escolaridade Mínima: Ensino Superior