Estamos em busca de um Cientista de Dados Sênior para fortalecer a agenda de inteligência e analytics avançado na Vertem.
Essa posição terá papel estratégico na construção e operacionalização de modelos de Machine Learning aplicados a problemas reais de negócio, utilizando uma arquitetura moderna de dados baseada em Databricks em ambiente AWS.
O profissional atuará diretamente no desenvolvimento, treinamento, implantação e monitoramento de modelos preditivos, contribuindo para transformar dados em soluções inteligentes que apoiem decisões estratégicas, produtos analíticos e geração de valor para clientes e parceiros.
Buscamos alguém com forte capacidade analítica, domínio técnico em ciência de dados e experiência prática em ambientes modernos de dados e inteligência artificial.
Responsabilidades e atribuições
O Cientista de Dados Sênior será responsável por desenvolver soluções analíticas avançadas e modelos de machine learning que contribuam diretamente para a geração de valor para o negócio.
Entre as principais responsabilidades estão:
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Desenvolver, treinar e validar modelos de Machine Learning aplicados a problemas reais de negócio.
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Trabalhar com grandes volumes de dados armazenados no Data Lake corporativo em AWS.
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Utilizar o ecossistema da plataforma Databricks para experimentação, treinamento e operacionalização de modelos.
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Construir pipelines de dados e pipelines de treinamento de modelos.
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Utilizar recursos de AutoML do Databricks para acelerar experimentação e geração de modelos.
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Realizar feature engineering e preparação de dados para modelos analíticos.
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Implementar e manter rotinas de deploy e scoring de modelos de machine learning em produção.
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Monitorar performance de modelos, avaliando possíveis degradações e necessidade de re-treinamento.
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Trabalhar em conjunto com times de engenharia de dados, BI e produtos de dados para transformar dados em soluções analíticas escaláveis.
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Apoiar a evolução da plataforma de inteligência da empresa, contribuindo com boas práticas de ciência de dados e machine learning.
Esperamos que a pessoa tenha experiência sólida em ciência de dados aplicada a ambientes corporativos e plataformas modernas de dados.
Entre os conhecimentos e experiências desejados estão:
Requisitos e qualificações
Experiência técnica
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Vivência com Databricks.
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Vivência em desenvolvimento de modelos de machine learning supervisionados e não supervisionados.
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Conhecimento em AutoML no Databricks.
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Vivência em deploy de modelos de machine learning em produção.
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Conhecimento em scoring de modelos e pipelines de inferência.
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Vivência com feature engineering e preparação de dados para modelos analíticos.
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Domínio de Python aplicado à ciência de dados.
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Vivência com bibliotecas como:
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scikit-learn
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XGBoost
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LightGBM
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Ter atuado com dados em ambientes de Data Lake e Big Data.
Diferenciais:
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Vivência com MLflow.
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Vivência com monitoramento e governança de modelos de machine learning.
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Atuação em projetos de recomendação, segmentação ou modelos de propensão.
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Vivência em ambientes de dados em AWS.
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Vivência em projetos de analytics avançado e produtos de dados
Informações adicionais
O que temos para te oferecer?
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