Vagas
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Cientista de Dados
Python
remoto
Nível de Experiência
Sênior
Tempo de Experiência
2+ anos em Dados
2+ anos como Cientista de Dados
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-Randstad
Outsourcing
Empresa holandesa especializada em soluções de trabalho flexível e recursos humanos. A sede da empresa fica em Diemen, perto de Amesterdão. A empresa disponibiliza os seguintes serviços: Trabalho Temporário, Soluções de HR, Professionals, Contact Centres e Inhouse Services
Requisitos
Tecnologias Necessárias
Conhecimentos obrigatórios
Python
Tecnologias Desejáveis
Conhecimentos não obrigatórios
SQL
Tempo de Experiência
Experiência mínima obrigatória
2+ anos em Dados
2+ anos como Cientista de Dados
Ensino Superior completo, preferencialmente na área de tecnologia ou exatas.
Experiência em:
Programação em Python e uso de bibliotecas como Pandas, NumPy, SciPy,
Desenvolvimento de modelos de Machine Learning utilizando scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch,
Técnicas estatísticas avançadas e modelos preditivos,
Cloud Computing, preferencialmente AWS ou Azure, e familiaridade com serviços relacionados a dados e machine learning,
SQL e bancos de dados de alto volume,
Ferramentas de visualização de dados como Tableau ou Power BI;
Conhecimentos desejáveis em MLOps, CI/CD e práticas ágeis para atuação em projetos.
Informações adicionais
Horário das atividades: Segunda à sexta, das 08h às 12h e das 13h30 às 17h30.
Local das atividades: As atividades serão realizadas em regime de Teletrabalho "Home Office".
Atividades
Desenvolver e implementar modelos de aprendizado de máquina, com foco em análise preditiva e processamento de grandes volumes de dados;
Utilizar técnicas avançadas de ciência de dados para resolver problemas complexos e otimizar processos;
Criar e gerenciar pipelines de dados, assegurando a integridade e eficiência dos mesmos;
Colaborar na concepção e desenvolvimento de soluções inovadoras para análise e visualização de dados;
Realizar a limpeza, preparação e análise exploratória de dados para garantir a precisão dos modelos desenvolvidos;
Elaborar relatórios e apresentações técnicas para traduzir resultados complexos de modelos em insights compreensíveis para stakeholders;
Colaborar estreitamente com equipes de produto e engenharia para implementar soluções baseadas em dados em ambientes de produção.
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