A vaga também se aplica a candidatas e candidatos Pessoa com Deficiência. Se você é apaixonado por tecnologia, inovação, eficiência, sofisticação e design, e deseja fazer parte de um time que valoriza a integridade e o trabalho em equipe, então venha se juntar a nós, na Panasonic! Somos uma empresa japonesa com mais de 100 anos de tradição, mantém um espírito curioso e inovador, impulsionados pela melhoria da qualidade de vida em todo o mundo. Valorizamos seus esforços e estamos empenhados em criar um ambiente de trabalho onde você possa crescer e prosperar. Estamos entusiasmados com a possibilidade de receber sua candidatura e trabalhar juntos para melhorar a sociedade por meio dos nossos produtos. Venha fazer parte da nossa equipe na Panasonic! Quais Serão Suas Atividades: • Explorar e analisar grandes conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades de negócio; • Desenvolver, treinar, validar e implantar modelos de machine learning e estatísticos; • Trabalhar com engenheiros de dados para garantir a qualidade, integridade e disponibilidade dos dados; • Criar pipelines de ciência de dados para automação de análises e modelos; • Documentar metodologias, experimentos e resultados de forma clara e reprodutível; • Apresentar insights e resultados para stakeholders técnicos e não técnicos; • Liderar projetos de ciência de dados do início ao fim (definição de problema, modelagem, validação e entrega); • Garantir a governança e reprodutibilidade dos modelos desenvolvidos; • Avaliar e selecionar algoritmos e técnicas adequadas para cada desafio; • Apoiar a definição de estratégias de dados e roadmap analítico da organização; • Contribuir para a evolução da arquitetura analítica e do ambiente de dados; • Mentorar cientistas de dados juniores e analistas. • Atuar em conjunto com áreas de negócio para traduzir problemas em soluções analíticas. O Que É Necessário Ter: • Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas; • Inglês intermediário (participará de reuniões com times estrangeiros); • Linguagens: Python (pandas, scikit-learn, PySpark, TensorFlow etc.), SQL; • Plataformas: Azure Synapse, Azure ML, Databricks, Azure Data Lake, Power BI; • Modelagem: regressão, classificação, clustering, séries temporais, NLP, deep learning; • Metodologias: CRISP-DM, MLOps, CI/CD para modelos dados; • Governança de dados: conhecimento em Microsoft Purview ou similares. Desejável: • Ferramentas: Git, Jupyter, MLflow, Docker. Informações Adicionais: • Modalidade híbrida: 2 vezes na semana de forma presencial Benefícios: -. Desconto em produtos -. TotalPass -. Seguro de Vida -. Bônus anual -. Previdência Privada -. Restaurante interno -. Assistência odontológica -. Assistência médica -. Convênio farmácia

Exigências

• Escolaridade Mínima: Ensino Superior

• Inglês (Intermediário)