[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:

  • 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.

Requisitos:

  • 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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