VAGA DATALAKERS
Cientista de Dados
Trabalho remoto
Como Cientista de Dados, você será responsável por conduzir análises complexas e desenvolver soluções baseadas em dados para apoiar a tomada de decisões estratégicas de nossos clientes. Você atuará em projetos de análise de dados, desde a coleta e limpeza dos dados até a construção de modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina.
Responsabilidades e Atribuições
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Análise exploratória de dados: Realizar análises exploratórias de dados utilizando técnicas estatísticas e de visualização de dados para identificar tendências, padrões e insights relevantes.
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Desenvolvimento de modelos avançados: Criar e implementar modelos estatísticos avançados e algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios complexos. Isso pode envolver técnicas como regressão, árvores de decisão, algoritmos de clustering, redes neurais, entre outros.
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Coleta e preparação de dados: Coletar, integrar e limpar dados de diferentes fontes, garantindo a qualidade e a integridade dos dados antes da análise.
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Exploração de novas fontes de dados: Avaliar e explorar novas fontes de dados relevantes para melhorar as análises existentes e identificar oportunidades de otimização.
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Desenvolvimento de soluções baseadas em dados: Utilizar os modelos e as análises realizadas para desenvolver soluções baseadas em dados, como painéis interativos, relatórios automatizados e sistemas de recomendação, para fornecer informações acionáveis aos tomadores de decisão.
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Colaboração em projetos: Trabalhar em equipe com outros cientistas de dados, engenheiros de dados, analistas de negócios e profissionais de outras áreas para definir objetivos, desenvolver planos de análise e entregar resultados relevantes.
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Comunicação de resultados: Comunicar os resultados das análises e insights de forma clara e concisa para diferentes partes interessadas, por meio de relatórios, apresentações e visualizações de dados.
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Acompanhamento e melhoria contínua: Manter-se atualizado com as últimas tendências, técnicas e ferramentas em ciência de dados. Buscar constantemente aprimorar as habilidades técnicas e analíticas, bem como explorar novas abordagens e metodologias.
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Aplicação de ética em ciência de dados: Garantir que as análises e soluções desenvolvidas estejam em conformidade com as melhores práticas de ética em ciência de dados, incluindo privacidade e segurança dos dados.
Pré Requisitos
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Formação acadêmica: Formação em Ciência da Computação, Estatística, BioMedicina, Matemática, Engenharia ou áreas relacionadas.
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Experiência em ciência de dados: É importante ter experiência relevante na área de ciência de dados, comprovada por projetos ou experiência de trabalho anteriores.
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Conhecimentos em programação: É necessário ter habilidades avançadas em programação, preferencialmente em linguagens como Python ou R. Além disso, é importante ter experiência em bibliotecas e frameworks populares para ciência de dados, como Pandas, NumPy, scikit-learn e TensorFlow.
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Domínio de técnicas de análise de dados: É fundamental ter conhecimentos avançados em técnicas estatísticas e de análise de dados, incluindo análise exploratória, modelagem estatística e aprendizado de máquina. É importante ter experiência na aplicação de técnicas como regressão, árvores de decisão, algoritmos de clustering e redes neurais.
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Conhecimentos avançados de matemática: É essencial ter uma sólida compreensão de conceitos matemáticos relevantes para a ciência de dados, incluindo álgebra linear, cálculo, estatística e probabilidade.
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Habilidades de comunicação e colaboração: É fundamental ter habilidades de comunicação verbal e escrita para colaborar com equipes multidisciplinares e transmitir informações complexas de forma clara e concisa.
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Pensamento crítico e habilidades analíticas: É essencial ter habilidades analíticas avançadas para abordar problemas complexos, identificar padrões nos dados e tomar decisões embasadas em evidências.
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Curiosidade e vontade de aprender: O campo de ciência de dados está em constante evolução, portanto, é essencial ter curiosidade intelectual e estar disposto a aprender e atualizar constantemente seus conhecimentos e habilidades.
Diferencial
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Experiência em big data: Ter experiência em lidar com grandes volumes de dados (big data) e tecnologias associadas, como Hadoop, Spark, APIs de IA/ML e serviços em nuvem (Google Cloud, Azure, AWS).
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Conhecimentos em bancos de dados e consulta de dados: É importante ter familiaridade com bancos de dados relacionais e habilidades em consulta de dados usando SQL. Além disso, conhecimentos em bancos de dados não relacionais (NoSQL) podem ser uma vantagem.
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Habilidades de visualização de dados: É valorizado ter habilidades avançadas em visualização de dados, utilizando ferramentas como Tableau, Power BI ou Matplotlib, para comunicar insights de forma eficaz.