A primeira coisa que você precisa saber é que aqui você não vai cair na rotina. A Radix desenvolve soluções para empresas de diferentes setores e indústrias. Cada projeto tem suas tecnologias, soluções e prazos e você terá oportunidade de atuar e experimentar diferentes desafios. Além da nossa atuação pelo Brasil, com escritório no Rio de janeiro, São Paulo e Belo Horizonte, temos também filiais nos Estados Unidos, fazendo com que a Radix se consolide cada vez mais como uma empresa global.
Quer fazer parte dessa história e transformar ideias e sonhos em realidade?
Como Profissional de Ciência de Dados você vai:
- Coletar, integrar, limpar e organizar dados de diferentes fontes.
- Realizar a análise exploratória e avaliação de qualidade de dados (com destaque para séries temporais industriais).
- Preparar datasets para treinamento, validação e teste de modelos.
- Atuar no desenvolvimento de modelos físicos/matemáticos e de machine learning para aplicações como soft sensors, predição de falhas e otimizadores de processo.
- Auxiliar na avaliação de desempenho dos modelos desenvolvidos.
- Acompanhar modelos implantados em produção, monitorando desempenho, desvios e necessidade de ajustes.
- Criar análises, visualizações e relatórios técnicos para apoiar a tomada de decisão.
- Trabalhar em conjunto com cientistas de dados, engenheiros de dados, especialistas de processo para entender os problemas industriais e propor soluções baseadas em dados.
- Desenvolver habilidades técnicas em Python, análise de dados, modelagem, machine learning e boas práticas de ciência de dados aplicada à indústria.
Para essa vaga, você deve ter:
- Inglês intermediário para conversação.
- Conhecimento de estatística descritiva básica e entendimento dos principais tipos de aprendizagem de máquina (supervisionada, não supervisionada etc.).
- Conhecimento básico sobre séries temporais, incluindo tendência, sazonalidade, defasagens e tratamento de dados faltantes.
- Conhecimento de Python e bibliotecas de ciência de dados consolidadas (pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib etc.).
- Conhecimento em algoritmos e estrutura de dados, noções de bases de dados relacionais e não-relacionais.
- Boa comunicação para documentar análises, explicar resultados e interagir com áreas técnicas.
- Interesse em aplicações de ciência de dados em processos industriais, controle avançado, otimização ou engenharia de processos.
É um diferencial se você tiver:
- Graduação em áreas como Engenharias, Física, Ciência da Computação, Estatística ou áreas correlatas.
- Experiência prévia em projetos e/ou produtos de dados aplicados à indústria.
- Cursos de especialização ou certificações em Ciência de Dados / Machine Learning.
Benefícios:
- Assistência Médica Nacional (para o titular e dependentes, com quarto privativo)
- Assistência odontológica nacional (para o titular e dependentes)
- Vale refeição / alimentação flexível
- Auxílio home office
- Day off (no mês do aniversário)
- Wellhub (antigo Gympass)
- Licença Maternidade (6 meses) e Paternidade (20 dias) estendidas
- Auxílio creche para filhos de até 3 anos (por filho)
- Apoio em saúde mental com a Wellz
- Clube de Vantagens com descontos em diversos parceiros
- Convênio com instituições de ensino e cursos de idioma
- Desenvolvimento Profissional (Universidade Corporativa)
- Parceria com empresa de coworkings no Brasil
- Programa de Qualidade de Vida e Bem-Estar
- Médico consultor para acompanhamento de radixers
- Planos de incentivos
A Radix está sempre no topo das Melhores Empresas para se trabalhar porque:
- Temos profissionais comprometidos, dedicados, curiosos e inovadores.
- O espírito de equipe é a nossa maior força. Trabalhamos de forma cooperativa e sabemos que estamos juntos, remando na mesma direção.
- Temos um ambiente diverso, que valoriza equidade e inclusão.
- Nossa jornada de trabalho é flexível e em quase todos os projetos é possível trabalhar de qualquer lugar do Brasil.
- Valorizamos o bem-estar e o cuidado com as nossas pessoas, com programas de apoio à saúde mental, psiquiatra e médico consultor disponíveis.
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