Data Science | Machine Learning | Senior (Remoto)

Sobre esta vaga

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• 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.

• 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.

Originally posted on Himalayas