Principais Atribuições:
Extrair dados de várias fontes, como bancos de dados, arquivos CSV, etc.
Integrar e consolidar dados de diferentes fontes para criar conjuntos de dados coesos e utilizáveis.
Automatizar pipelines de dados para garantir a atualização contínua dos dados.
Apoio no desenvolvimento e avaliação de modelos de machine learning e metodologias estatísticas.
Criação de variáveis/features (feature engineering) que possam melhorar a performance dos modelos.
Execução/manutenção de workflows de metodologias.
Documentar processos e resultados de maneira clara e compreensível.
Requisitos:
Formação em Estatística, Economia, Ciência da Computação, Engenharia ou outra área correlata.
Experiência profissional com análises estatísticas e data science.
Proficiência intermediária/avançada na linguagem SQL.
Proficiência intermediária/avançada na linguagem Python.
Conhecimento e/ou experiência com plataformas em nuvem será considerado diferencial.
Inglês intermediário.
Disponibilidade para atuar no modelo híbrido em São Paulo/Capital.