Data Scientist Pleno - Gertrudes, Brasil - Verx Tecnologia e Inovação

Verx Tecnologia e Inovação

Empresa verificada

Gertrudes, Brasil

há 2 semanas

Postado por:

Ana Silva

beBee Recruiter

Descrição

PERFIL DA EMPRESA:

Líder em serviços de informação, responsável pela maior base de dados da América Latina e de análise e apoio de decisões de crédito, fundada no Brasil há mais de 50 anos atrás.

Preza pela inovação através de resolução de desafios complexos, buscando novos dados e utilizando recursos tecnológicos, propondo soluções renovadoras.

Requisitos obrigatórios:

Experiência de pesquisa em nível de mestrado em Estatística, Ciência da Computação, Matemática, Física, Engenharia ou áreas correlatas.
Fluência em Python (jupyter, numpy, pandas, scikitlearn, matplotlib, seaborn etc).
Conhecimento e experiência em métodos de Machine Learning e Data Science, tais como aprendizagem supervisionada (regressão e classificação), algoritmos específicos de aprendizagem como Boosting, Random Forest, KNN, Redes Neurais, etc) e conhecimento de métricas de performance de modelos (Precision, Recall, ROC, F1, Accuracy, Gini, KS, etc).
Inglês avançado (leitura, escrita e compreensão oral).

INFORMAÇÕES COMPLEMENTARES:

Diferenciais:

Doutorado.
Experiência com modelagem de risco de crédito.
Experiência acadêmica ou profissional em Agronegócio.
Experiência com engenharia de software e engenharia de Machine Learning.
Conhecimento em Hadoop, Spark/Pyspark, Pig etc.
Conhecimento em ambiente Cloud (preferencialmente AWS).
Conhecimento em Scala ou Java.
Inglês e espanhol fluente.

Principais atividades e desafios;

Executar as decisões estratégicas de planejamento/design, análise, desenvolvimento e apoio à implantação modelos preditivos de machine learning, bem como a realização de feature engineering de criações de atributos para os modelos e produtos.
Realizar apresentações e coletas de feedbacks de clientes internos e externos.
Colaborar com o time técnicamente em ciência de dados e desenvolvimento de produtos.
Aprender novas técnicas e metodologias para resolver problemas e se antecipar às necessidades de negócio.
Monitorar constantemente o alinhamento entre as decisões técnicas em ciência de dados e os objetivos do negócio.
Identificar e evitar as decisões técnicas que podem trazer riscos (Technical Debt) para o time em curto ou longo prazo.
Executar backtests e análises de performance de modelos em conjuntos de dados de clientes, bem como automação desses processos.