Cientista de Dados Sênior Especialista

Alocação em indústria de cimento

Colaborar com a área de negócios para explorar, projetar e implementar soluções de ciência de dados e machine learning, gerando valor para o negócio.
Colaborar com equipes multidisciplinares, incluindo engenheiros de dados, analistas de BI e arquitetos de sistemas, para implementar produtos.
Desenvolver e manter modelos estatísticos, de machine learning, deep learning, otimização e projetos de ciência de dados de ponta a ponta.
Demonstrar pensamento analítico, bom relacionamento interpessoal, senso crítico e de urgência.
Apresentar informações e resultados usando técnicas de visualização de dados e storytelling.
Utilizar técnicas estatísticas e de visualização para identificar padrões, tendências e insights.
Documentar e atualizar o versionamento dos modelos desenvolvidos.
Ter habilidades em clusterização para segmentar dados em grupos com características semelhantes, otimização de rotas utilizando algoritmos como o de Dijkstra e o algoritmo genético, e análise de séries temporais para identificar tendências e sazonalidades.
Conhecimento em análise de redes para otimizar redes de transporte e distribuição, processamento de linguagem natural (NLP) para analisar feedbacks de clientes e documentos de transporte.
Experiência em simulação para testar diferentes cenários logísticos e avaliar o impacto de mudanças nas operações.

Superior completo em Ciência da Computação, Estatística, Economia, Matemática, Engenharia, Física ou áreas correlatas.
Proficiência em ferramentas de análise estatística/dados como R, Python ou equivalente, com a capacidade de escrever código pronto para produção.
Conhecimento em modelagem de dados relacional e dimensional, além de soluções de Big Data e Data Warehousing.
Experiência sólida em estatísticas e métodos científicos aplicados à análise de dados.
Conhecimento e experiência com stack Azure, incluindo Azure Data Lake, Azure DevOps, bem como conhecimento em Databricks para processamento e análise de grandes volumes de dados.
Familiaridade com metodologias ágeis e experiência em projetos com essa metodologia.
Defesa pela excelência técnica, mantendo a abertura para mudanças quando necessário.

Conhecimentos no ecossistema Azure.
Azure DevOps nível básico – trabalhar com Repos, branches, Pull requests, tarefas, acompanhamento de pipelines CI/CD, uso de GIT.
Linguagem de programação Python ou R.
Azure Databricks – criar, iniciar e utilizar clusters, utilização do Databricks Repos, execução de SQL.
SQL – experiência em desenvolvimento de Queries.
Conhecimentos avançados em Probabilidade e Estatística.
Experiência com testes A/B.
Experiência em desenvolvimento de modelos e pipelines de Machine Learning como PySpark e Sklearn.
Conhecimento desejável em logística e otimização de processos logísticos.

Alocação em indústria de cimento

Colaborar com a área de negócios para explorar, projetar e implementar soluções de ciência de dados e machine learning, gerando valor para o negócio.
Colaborar com equipes multidisciplinares, incluindo engenheiros de dados, analistas de BI e arquitetos de sistemas, para implementar produtos.
Desenvolver e manter modelos estatísticos, de machine learning, deep learning, otimização e projetos de ciência de dados de ponta a ponta.
Demonstrar pensamento analítico, bom relacionamento interpessoal, senso crítico e de urgência.
Apresentar informações e resultados usando técnicas de visualização de dados e storytelling.
Utilizar técnicas estatísticas e de visualização para identificar padrões, tendências e insights.
Documentar e atualizar o versionamento dos modelos desenvolvidos.
Ter habilidades em clusterização para segmentar dados em grupos com características semelhantes, otimização de rotas utilizando algoritmos como o de Dijkstra e o algoritmo genético, e análise de séries temporais para identificar tendências e sazonalidades.
Conhecimento em análise de redes para otimizar redes de transporte e distribuição, processamento de linguagem natural (NLP) para analisar feedbacks de clientes e documentos de transporte.
Experiência em simulação para testar diferentes cenários logísticos e avaliar o impacto de mudanças nas operações.

Superior completo em Ciência da Computação, Estatística, Economia, Matemática, Engenharia, Física ou áreas correlatas.
Proficiência em ferramentas de análise estatística/dados como R, Python ou equivalente, com a capacidade de escrever código pronto para produção.
Conhecimento em modelagem de dados relacional e dimensional, além de soluções de Big Data e Data Warehousing.
Experiência sólida em estatísticas e métodos científicos aplicados à análise de dados.
Conhecimento e experiência com stack Azure, incluindo Azure Data Lake, Azure DevOps, bem como conhecimento em Databricks para processamento e análise de grandes volumes de dados.
Familiaridade com metodologias ágeis e experiência em projetos com essa metodologia.
Defesa pela excelência técnica, mantendo a abertura para mudanças quando necessário.

Conhecimentos no ecossistema Azure.
Azure DevOps nível básico – trabalhar com Repos, branches, Pull requests, tarefas, acompanhamento de pipelines CI/CD, uso de GIT.
Linguagem de programação Python ou R.
Azure Databricks – criar, iniciar e utilizar clusters, utilização do Databricks Repos, execução de SQL.
SQL – experiência em desenvolvimento de Queries.
Conhecimentos avançados em Probabilidade e Estatística.
Experiência com testes A/B.
Experiência em desenvolvimento de modelos e pipelines de Machine Learning como PySpark e Sklearn.
Conhecimento desejável em logística e otimização de processos logísticos.