Cientista de Dados Sênior | Senior Data Science

Quer fazer a diferença na nova economia e transformar pessoas e negócios para prosperarem? Vem pra Cadastra!

Como Cientista de Dados Sênior, você vai atuar no desenvolvimento de frameworks e ferramentas para suportar o crescimento acelerado de um dos nossos clientes. Você vai atuar no desenvolvimento e orientar o time nas melhoras práticas de mercado, com objetivo de fornecer dados de maneira sustentável, escalonável e com segurança. Sua atuação vai ser cross com vários times da área de engenharia de dados.

Essa posição é para atuar de forma remota.

No nosso Data Hub você terá o desafio de:

• Idear e modelar soluções analíticas focadas em gerar valor para o negócio, em colaboração com equipes multidisciplinares.
• Estruturar experimentos e desenvolver pipelines para extração, transformação e análise de dados provenientes de diversas fontes.
• Garantir a qualidade dos dados por meio de boas práticas de pré-processamento.
• Aplicar métodos estatísticos e matemáticos para exploração, visualização e interpretação de grandes volumes de dados.
• Analisar, selecionar e implementar algoritmos de machine learning e otimização para resolver problemas complexos.
• Definir estratégias e métricas para validação e avaliação de modelos.
• Documentar e comunicar descobertas de forma clara e objetiva, utilizando storytelling com dados.
• Gerenciar escopo de projetos e estruturar pipelines para implantação de modelos em ambiente cloud.

O que a Cadastra espera de você:

• Sólidos conhecimentos em Python para análise de dados e SQL;
• Conhecimento em versionamento de códigos (git);
• Conhecimento no ambiente cloud do Google (GCP);
• Experiências com frameworks para a construção de modelos matemáticos. (Pyomo, Google-Or-Tools);
• Experiência com, pelo menos, um resolvedor matemático free ou comercial. (Gurobi,SCIP, CBC, GLPK...);
• Experiência com problemas de otimização, especialmente programação linear inteira mista (MILP);
• Vivência com modelagem de séries temporais, incluindo aplicação de machine learning;
• Conhecimento em modelagem matemática/pesquisa operacional
• Conhecimento em estatística e análise de dados;
• É necessário ter pensamento analítico e criativo para desenvolver soluções que atendam diferentes tipos de necessidade;
• Habilidade na resolução de problemas;
• Autonomia, proatividade e senso de urgência;

Diferenciais:

• Mestrado em pesquisa operacional, otimização ou áreas correlatas.
• Experiência com algoritmos baseados em árvore (ex.: XGBoost, LightGBM).
• Conhecimento em planejamento de demanda.
• Experiência no deploy de modelos em ambiente cloud.