Cientista de Dados Senior

CSU CardSystem
São Paulo, Barueri
BRL 60.000 - 100.000
Descrição da oferta de emprego

Job description

O profissional irá trabalhar com um time multidisciplinar e desempenhar um papel essencial no desenvolvimento de modelos preditivos e algoritmos de IA que impactam diretamente nossos produtos e serviços de meios de pagamento e DX.



Main responsibilities

  • Analisar grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades de melhoria.
  • Desenvolver e implementar modelos estatísticos e de machine learning para resolver problemas de negócio.
  • Limpeza, preparação e transformação de dados para análises e modelagem preditiva.
  • Colaborar com times de engenharia de dados e produtos para garantir a correta aplicação de soluções baseadas em IA.
  • Elaborar relatórios detalhados e dashboards para comunicar os resultados das análises aos stakeholders.
  • Testar e validar modelos de machine learning, ajustando hiperparâmetros e avaliando a precisão.
  • Participar de todo o ciclo de vida dos modelos de dados, desde a pesquisa até o deploy em produção.


Requirements and skills

  • Graduação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação ou áreas correlatas.
  • Forte conhecimento em estatística, análise exploratória de dados e metodologias de machine learning.
  • Experiência com ferramentas e bibliotecas como Python, R, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
  • Familiaridade com SQL e manipulação de grandes bases de dados.
  • Conhecimento em técnicas de visualização de dados (Tableau, Power BI).
  • Habilidade em trabalhar com algoritmos de aprendizado supervisionado, não supervisionado e deep learning.
  • Desejável: Experiência com ferramentas de MLOps e deploy de modelos em produção.


Additional information

Requisitos Comportamentais:

  • Pensamento crítico: Capacidade de interpretar dados e criar insights acionáveis.
  • Comunicação: Habilidade para traduzir dados complexos em resultados claros para públicos não técnicos.
  • Curiosidade intelectual: Interesse em explorar novas abordagens e técnicas para melhorar a performance dos modelos.
  • Colaboração: Facilidade em trabalhar com equipes de engenharia, produto e stakeholders.
  • Foco em resultados: Capacidade de trabalhar com metas e prazos bem definidos.


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