[Banco de Talentos] Cientista de Dados
Aquarela Analytics
Data: há 1 semana
Tipo de contrato: Tempo total
Remoto

A Aquarela está em constante crescimento e, com isso, novas oportunidades surgem com frequência. Criamos nosso Banco de Talentos para nos conectarmos com profissionais que compartilham do nosso propósito de deixar o mundo ainda mais inteligente e estejam alinhados com os desafios dos nossos projetos futuros.
Ao se cadastrar, seu perfil será analisado com carinho em nossas futuras vagas que combinem com suas competências, interesses e trajetória.
Atividades:
Ao se cadastrar, seu perfil será analisado com carinho em nossas futuras vagas que combinem com suas competências, interesses e trajetória.
Atividades:
- Realizar análise exploratória de dados;
- Treinar modelos de IA dos diversos paradigmas com foco no atendimento dos requisitos de negócio;
- Interagir diretamente com clientes e especialistas de domínio;
- Realizar a transformação de dados para alimentar estimadores de aprendizagem de máquina;
- Realizar a concepção e documentação de tabelas em banco de dados;
- Auxiliar na construção de estimadores de ML;
- Criar e implementar DAGs para o sistema em produção;
- Participar no desenvolvimento de ETLs para preparação de dados e pipelines de modelos;
- Criar dashboards;
- Criar apresentações com storytelling de dados para negócio.
- Conhecimento em Python;
- Experiência com ferramentas de análise e prototipação de código, como Jupyter Notebook;
- Experiência no uso do VS Code;
- Conhecimento em análise exploratória de dados;
- Experiência na utilização de ferramentas de visualização de dados;
- Experiência na utilização da ferramenta Airflow;
- Conhecimento básico em CI/CD;
- Noções em MLOPS;
- Noções de processamento de dados;
- Conhecimento em análise de dados estruturados e não estruturados;
- Experiência com manuseio de séries temporais;
- Conhecimento básico em processamento distribuído;
- Conhecimento do ciclo de vida de um projeto de Data Science de ponta a ponta;
- Experiência na criação de modelos analíticos usando estatística, IA ou ML;
- Conhecimento em vários tipos de banco de dados (SQL, NoSQL);
- Conhecimento em Docker e Git;
- Especialização em área quantitativa será um diferencial.
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