Data Science | Machine Learning | Senior (Remoto)

Responsabilidades e atribuições

• Prover soluções técnicas para novas funcionalidades e realizar suporte às funcionalidades já existentes
• Desenhar e detalhar soluções de machine learning e dados para atender às necessidades do negócio
• Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos de negócio
• Conduzir atividades de exploração, preparação e análise de dados, desde a concepção até a validação dos modelos
• Interpretar resultados e gerar insights com foco em impacto mensurável para o negócio
• Desenvolver e definir as principais perguntas de negócio e criar conjuntos de dados capazes de respondê-las
• Implementar, ajustar e otimizar plataformas de dados e soluções baseadas em streaming e processamento distribuído
• Atuar no design, desenvolvimento e operação de soluções utilizando serviços AWS Analytics e Machine Learning
• Aplicar técnicas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e deep learning conforme a necessidade dos projetos
• Utilizar ferramentas de experimentação, versionamento e monitoramento de modelos para garantir a qualidade das entregas.

Requisitos e qualificações

• Habilidade em lógica de programação
• Experiência em desenho e detalhamento de soluções
• Experiência prática com Python
• Experiência prática em aprendizado de máquina (Machine Learning)
• Conhecimento em processamento de linguagem natural (NLP) e/ou visão computacional
• Experiência com serviços AWS Analytics e Machine Learning, como Amazon Kinesis, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon EMR, Amazon Athena e Amazon SageMaker
• Experiência em implementação de plataformas de dados
• Vivência prática em implementação e ajuste de desempenho de soluções utilizando Kinesis, Kafka, Spark e/ou Storm
• Experiência em design, desenvolvimento e operações utilizando Amazon Kinesis, Apache Kafka, Apache Spark, Amazon SageMaker, Amazon EMR, tecnologias NoSQL e soluções de terceiros
• Experiência com uma ou mais ferramentas como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Flink, Spark, Sqoop, Flume, Kafka e Amazon Kinesis
• Conhecimento em bibliotecas e ferramentas para ciência de dados como Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Statsmodels, SciPy, Jupyter, Databricks e MLflow
• Capacidade de atuar com resiliência em ambientes dinâmicos
• Habilidade para gestão de dependências e alinhamento entre times.