Cientista de Dados

Spassu

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profile Job Location:

Brasília - Brazil

profile Monthly Salary: Not Disclosed
profile Experience Required: 1-3years
Posted on: 7 hours ago
Vacancies: 1 Vacancy

Job Summary

Curte tecnologia inovação e tem agilidade no DNA

Então talvez você tenha acabado de encontrar o seu próximo desafio!

Na Spassu estamos com um projeto incrível no ar e ele está prontíssimo para receber profissionais com aquele algo a mais.

Se você é Pessoa Cientista de Dados tem perfil inquieto gosta de aprender e quer crescer junto com uma empresa que valoriza ideias novas vem com a gente!

Aqui você vai encontrar espaço para expandir seus conhecimentos aplicar seu talento e fazer parte de algo realmente significativo.

Inscreva-se e venha transformar com a Spassu!

Os CVs permanecerão em poder da empresa enquanto perdurar o processo seletivo e pelo período adicional de 6 meses para eventuais processos seletivos futuros em atendimento a Lei Geral de Proteção de Dados.


PRINCIPAIS ATIVIDADES: Responsável por analisar problema empresariais e utilizar técnicas analíticas caracterizadas pela complexidade diversidade e alto volume de dados estruturados e não estruturados com foco na condução de um processo de tomada de decisão mais eficiente utilizando inteligência analítica.

Atuar na descoberta de dados e análise semântica de regras de negócio em dados estruturados e não estruturados;

Elaborar relatórios estruturados com base nas informações de Big Data;

Analisar sobre razão de variações extremas na análise de dados;

Realizar validação de modelos de rating e parâmetros de risco;

Interpretar dados das áreas de fraudes financeira clientes e etc;

Compilar examinar e interpretar dados usando as conclusões extraídas dessas informações para fazer recomendações que orientem as decisões e os processos;

Desenvolver e implementar sistemas processos para coletar e avaliar informações fluxos de trabalho e modelos preditivos;

Absorver a visão conceitual dos projetos e a natureza dos dados envolvidos;

Adaptar-se aos diversos ambientes de desenvolvimento na nuvem;

Executar tarefas independentemente da quantidade de dados disponibilizados;

Adaptar-se à possíveis interferências nos dados a serem analisados.

Escrever códigos bem estruturados eficientes e testáveis utilizando as melhores práticas de desenvolvimento de software;

Reunir e refinar especificações e requisitos com base em necessidades do cliente;

Responsável pela manutenção expansão e escalabilidade dos modelos criados;

Realizar a implementação dos modelos criados;

Treinar testar e validar os modelos criados;

Realizar análise complexa de dados.



Requisitos

Graduação completa na área de Tecnologia da Informação ou conclusão de qualquer curso superior acompanhado de certificado de curso de pós graduação (especialização mestrado ou doutorado) na área de Tecnologia da Informação de no mínimo 360 horas.


CERTIFICAÇÕES DESEJÁVEIS:


Certificações na área de data science concedidos pelas

seguintes empresas: Microsoft IBM Cloudera

HortonWorks Dell/EMC MongoDB SAS ou Amazon.

Microsoft Certified: Azure Data Scientist

Associate; AWS Certified;

Machine Learning Specialty;

CCP Data Scientist Certification


Experiência desejável: 02 anos de atuação em análise de dados modelagem estatística construção de modelos preditivos e apoio à tomada de decisão baseada em dados.


CONHECIMENTOS MÍNIMOS: Linguagens: Python (Pandas NumPy Scikit-learn Matplotlib) R; Estatística descritiva inferencial e modelagem preditiva; Machine Learning supervisionado e não supervisionado; SQL avançado e extração de dados de bancos relacionais (Oracle PostgreSQL SQL Server); Plataformas: Jupyter VSCode Hadoop Spark; Integração com sistemas legados e APIs (REST MQ CICS JSON XML); Visualização com Power BI Tableau Matplotlib ou Seaborn; Documentação de modelos e versionamento com Git.



Benefícios

Plano de Saúde
Plano Odontológico
Seguro de Vida
Vale Alimentação ou Refeição
Vale Transporte
WellHub Gympass


Required Skills:

Formação acadêmica e experiência profissional Graduação em Estatística Matemática Ciência da Computação Engenharia da Computação ou áreas relacionadas a tecnologia da informação ou pós-graduação (especialização mestrado ou doutorado) com ênfase em análise de dados de no mínimo 360 (trezentos e sessenta) horas em curso reconhecido pelo MEC. Experiência de mais de 3 (três) anos atuando na área de tecnologia da informação em desenvolvimento manutenção de sistemas análise de dados ciência de dados analytics ou áreas afins; Experiência de 1 (um) ano no desenvolvimento de projetos com aplicação de IA (Machine Learning Deep Learning e/ou IA Generativa); Experiência prática comprovada em análise de dados modelagem estatística e desenvolvimento de modelos de machine learning preferencialmente em um ambiente corporativo ou industrial. Forte compreensão de estatística análise de dados e técnicas de machine learning. Experiência em linguagens de programação como Python R SQL e em bibliotecas populares de ciência de dados e machine learning como Pandas NumPy Scikit-learn TensorFlow Keras PyLearn2 entre outras. Conhecimento em ferramentas de visualização de dados como Matplotlib Seaborn Tableau Power BI entre outras. Conhecimento de Algoritmos de mineração de dados redução de dimensionalidade redes neurais e processamento de linguagem natural. Capacidade de trabalhar em ambientes de nuvem como AWS Azure Google Cloud Platform e conhecimento em serviços de dados oferecidos por essas plataformas. Capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados e realizar análises exploratórias complexas incluindo ferramentas para big data.

Curte tecnologia inovação e tem agilidade no DNAEntão talvez você tenha acabado de encontrar o seu próximo desafio!Na Spassu estamos com um projeto incrível no ar e ele está prontíssimo para receber profissionais com aquele algo a mais.Se você é Pessoa Cientista de Dados tem perfil inquieto gosta d...
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Company Industry

IT Services and IT Consulting

Key Skills

  • Internship
  • Accounts Receivable
  • Generator
  • Computer Operating
  • Corporate Risk Management