Data Science | Machine Learning | Senior (Remoto)

Descrição da vaga
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.
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Work arrangement
Yes