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Cientista De Dados | Híbrido Para Rio De Janeiro

Tempo Integral
      Rio de Janeiro       06/11

Capco

Capco está com vaga(s) de emprego para Cientista De Dados | Híbrido Para Rio De Janeiro em Rio de Janeiro / RJ



 

Cargo:

Cientista de dados | Híbrido – Rio de Janeiro


Requisitos:

REQUISITOS

  • Experiência de 5 anos com ciência de dados e 10 anos atuando na área de tecnologia da informação;
  • Experiência sólida em modelagem preditiva, aprendizado de máquina e manipulação de grandes volumes de dados.

PRINCIPAIS RESPONSABILIDADES

  • Será responsável por desenvolver e implementar algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos, melhorar processos e gerar insights acionáveis para os negócios;
  • Desenvolvimento de Modelos de Machine Learning: Criar, treinar e otimizar modelos de machine learning, utilizando técnicas supervisionadas e não supervisionadas, para resolver desafios de negócios e melhorar a eficiência operacional;
  • Coleta e Limpeza de Dados: Preparar grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados, garantindo que estejam prontos para a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina;
  • Avaliação de Modelos: Monitorar e avaliar o desempenho dos modelos através de métricas como acurácia, precisão, recall e AUC, ajustando os modelos conforme necessário para maximizar o desempenho;
  • Implementação de Soluções em Produção: Trabalhar em estreita colaboração com engenheiros de dados para integrar os modelos de machine learning em sistemas de produção, garantindo sua escalabilidade e eficiência;
  • Exploração e Seleção de Features: Analisar e selecionar as melhores variáveis (features) para treinar os modelos, garantindo que os algoritmos possam generalizar e prever com precisão.
  • Visualização e Comunicação de Resultados: Traduzir os resultados dos modelos em visualizações claras e relatórios compreensíveis, permitindo que os stakeholders compreendam e tomem decisões informadas;
  • Proposta de Melhorias e Inovações: Propor soluções inovadoras com base em machine learning para otimizar processos, reduzir custos e melhorar a performance em diferentes áreas da empresa.
  • Pesquisa de Novas Tecnologias e Algoritmos: Manter-se atualizado com as últimas tendências em machine learning e inteligência artificial, incorporando novas técnicas e ferramentas quando aplicáveis.

CONHECIMENTOS TÉCNICOS

  • Forte conhecimento em algoritmos de machine learning (regressão, classificação, clustering, deep learning);
  • Algoritmos de Machine Learning: Regressão Linear, Regressão Logística, Árvores de Decisão, Florestas Aleatórias, SVM, Redes Neurais, Clustering (K-means, DBSCAN), Gradient Boosting Machines (GBM), XGBoost, LightGBM, Naive Bayes, Random Forest, Análise de Componentes Principais (PCA), Redes Bayesianas, Redes de Markov, Séries Temporais (ARIMA, Prophet);
  • Habilidade com bibliotecas e frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost;
  • Domínio de linguagens de programação como Python ou R;
  • Experiência com bancos de dados SQL e NoSQL. Cloud Computing: Microsoft Azure, AWS; Notebooks:Jupyter Notebook;
  • Conhecimento em processamento de grandes volumes de dados e ferramentas de big data (Hadoop, Spark);
  • Habilidades Analíticas: Capacidade de transformar grandes volumes de dados em insights e de implementar modelos preditivos que resolvam problemas reais de negócios;
  • Implementação em Produção: Experiência em colocar modelos de machine learning em produção e otimizá-los para escala e performance.

POR QUE CAPCO?

Juntar-se à CAPCO significa ingressar em uma organização comprometida com um ambiente de trabalho inclusivo onde você é incentivado a #BeYourselfAtWork (Ser Você Mesmo no Trabalho). Celebramos a individualidade e reconhecemos que a diversidade e a inclusão, em todas as formas, são fundamentais para o sucesso. Acreditamos que todos trazem algo diferente, por isso adoraríamos saber o que o torna diferente!

O QUE OFERECEMOS?

  • Vale Refeição
  • GymPass
  • Assistência Médica
  • Assistência Odontológica
  • Seguro de Vida

Salário:

A combinar


Benefícios:

Não foi informado


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