Atividades Liderar projetos de ciência de dados de ponta a ponta, desde a definição do problema até a implementação de modelos em produção; Extrair, processar, limpar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados; Desenvolver e implementar modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas de negócios. Identificar padrões, tendências e oportunidades através de análises exploratórias de dados. Criar e otimizar modelos de machine learning (supervisionado, não supervisionado, aprendizado por reforço) para solucionar problemas de negócios, como previsão de demanda, classificação de clientes, detecção de fraudes, entre outros. Explorar novos algoritmos e metodologias de aprendizado profundo (deep learning) para aplicações avançadas, como processamento de linguagem natural (NLP), visão computacional e reconhecimento de padrões. Monitorar o desempenho dos modelos após a implementação em ambiente de produção, ajustando-os conforme necessário para garantir que continuem otimizados à medida que novos dados se tornam disponíveis. Desenvolver relatórios e dashboards interativos, utilizando ferramentas de visualização de dados (Tableau, Power BI, D3.js, Matplotlib, Seaborn), para comunicar os resultados de maneira clara e intuitiva. Garantir que os projetos de ciência de dados sigam todas as regulamentações de proteção de dados, privacidade e segurança, como LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) ou GDPR. Requisitos Formação superior em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação, Engenharia ou áreas correlatas Experiência mínima de 3 anos como cientista de dados, com foco em machine learning e análise de dados. Forte habilidade em programação, com proficiência em linguagens como Python, R e SQL.

Número de vagas: 1

Tipo de contrato e Jornada: Efetivo – CLT - Período Integral

Área Profissional: Analista em Contábil, Finanças, Economia - Finanças