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Data Science Specialist - Curitiba / PR
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O que você irá fazer
Operando em mais de 10 países, nossa missão é imaginar, cuidar e simplificar, usando tecnologia e inovação para atender nossos clientes, desde pequenos empreendedores até grandes corporações, com soluções físicas e digitais para todos os tipos de negócios.
Vamos construir o futuro, juntos? Estamos moldando o futuro dos métodos de pagamento, conectando comunidades e empresas de forma simples e eficaz.
Essa jornada é conduzida por pessoas dedicadas a aprimorar constantemente nossas soluções.
Aqui, imaginamos o amanhã, cuidamos do hoje e simplificamos o agora, construindo um futuro Wow!O QUE TERÁ COMO PRINCIPAIS DESAFIOS?Ser referência e guiar o time na produtização de modelos, disseminação de boas práticas de análise e experimentação/teste de impacto; Proficiência em todo oprocesso de criação/evolução de modelos de ML: da escolha de dados e engenharia de features, passando pelo de design de algoritmos e experimentos e concluindo na análise/visualização do output e comunicação de resultados; Interpretação, visualização e comunicação de dados complexos: desenvolvimento de protótipos, modelos matemáticos, algoritmos, análises robustas e Insights acionáveis; Liderar projetos e iniciativas complexas, tomando a responsabilidade de desenhar e detalhar o escopo de dados, criar propostas, compartilhar conhecimento, adaptar planejamento interno e externo, ajustar expectativas e representar o time frente a outras áreas; Liderar iniciativas depesquisa e desenvolvimento de novas plataformas, metodologias e soluções de Data Science.
O que é necessário pra se inscrever:Machine Learning| Regressão, Classificação, Clusterização, Redes Neurais, Seleção de Features, Cross-Validation, "Curse of Dimensionality", Viés-Variânica, Explicabilidade de Modelos, etc; Estatística Avançada| Análise Descritiva, probabilidade, inferência, bootstrapping, desing experimental, modelagem preditiva, otimização, testes de hipótese, regressão, modelagem e métodos; Lógica de Programação|Escrever e revisar scrips e queries em banco de dados, usar parâmetros, criar variáveis; Data Modeling| Landing, Cleaning, Processing, Curation, Estruturas de Fato/Dimensão, encadeamento de ETLs, Data Marts; Big Data| Tecnologias,Soluções e Conceitos como Spark, Hadoop, Hive, MapReduce, Kafka; Modelagem Estatística &Advanced Analytics| NLP, Séries Temporais, Random Forests, Linear Regression, Logistic Regression, Clustering methods (e.
G.
K-means), Classification methods (Decision Trees/Random Forest), among others; MLOps básico| para entender os desafios de se colocar um modelo em produção; Experimentação| TestesA|B, Hipóteses, Modelos de Atribuição; Grandes Volumes| Extrair e manipular grandes bases de dados, utilizando a stack de dados disponível.
FERRAMENTAS SQL| Porque dado em planilha é coisa do passado; Python ou R| Pra quando a coisa fica bem séria; Scala, Java & Spark| Trabalhar com grande volume de dados sempre pode ser mais rápido; Teste de Hipóteses|Para suportar o processo de tomada de decisão e criar informação de suporte; Databricks| Uso de clusters e workspaces para BigData.
Será bacana se você tivesse experiência:Tableau, PowerBiou outras ferramentas de Data Visualization | Ninguém aguenta mais tabelão e flat file; Cloud Computing| Azure, AWS, GCP Desenvolvimento de Software| Para entender melhor a dinâmica da empresa e o impacto no negócio; Gestão de Projeto| Garantindo planejamento e comunicação com as diversas dependências; Credit Risk ou Fraud Prevention| experiência anterior desenvolvendo guias, boas práticas, políticas, simulações, análises ad-hoc, modelos preditivos e data assets.
CONFIRA NOSSOS BENEFÍCIOS Assistência Médica; Assistência Odontológica; ???Gympass; Day off de aniversário; Seguro de Vida; VR/VA; PPR; Auxílio creche; Extensão dos períodos de licença maternidade e paternidade; SelfCare - Programa deSaúde Mental e Bem-estar; Incentivo Idiomas (Inglês ou Espanhol); Acesso a uma plataformade learning conectada a todos os conteúdos do LinkedIn Learning e o''Reilly; Possibilidade de contratação de empréstimos pessoais com juros menores que os de mercado.
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