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Descrição da Vaga
Responsabilidades
- Coletar, limpar e organizar dados de fontes diversas para análises.
- Desenvolver modelos básicos de machine learning sob a supervisão de cientistas de dados mais experientes.
- Auxiliar na execução de tarefas como criação de relatórios, geração de insights e visualização de dados.
- Contribuir na documentação de processos, scripts e análises.
- Apoiar na validação de modelos de machine learning.
- Trabalhar em conjunto com engenheiros de dados e cientistas de dados para compreender melhor o problema de negócios e como a ciência de dados pode ser empregada para a solução dos mesmos.
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Requisitos
- ✓Entendimento da diferença entre tipos de aprendizagem (supervisionado, não supervisionado etc.), além do básico de estatística descritiva.
- ✓Entendimento do que é um dataset e saber o básico sobre análise de dados.
- ✓Noções de bucket.
- ✓Noções de base de dados relacionais e/ou não-relacionais.
- ✓Conhecimento de Python e de algumas bibliotecas populares de ciência de dados, como pandas, scikit-learn, matplotlib etc.
- ✓Conhecimento de técnicas de engenharia de prompt para geração de soluções de A.I. generativa sem o emprego de fine tuning de modelos.
- ✓Conhecimento em algoritmos e estrutura de dados.
- ✓Habilidades em análise: Capacidade de realizar análises de dados simples, com foco na extração, limpeza e interpretação de dados.
- ✓Interesse em aprender novas técnicas de machine learning e boas práticas de ciência de dados.
- ✓Habilidade para trabalhar em conjunto com profissionais mais experientes, absorvendo orientações e feedbacks.
- •Graduando em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física, Economia ou áreas correlatas.
- •Noções de GCP (Google Cloud Platform).
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Mais vagas na Radix →A Radix apoia as principais empresas do cenário global na transformação digital de suas operações e de seus negócios. Com ampla experiência em Engenharia, Automação & TI Industrial e Desenvolvimento de Software, oferece serviços e soluções altamente qualificados e adequados aos contextos particu...[Ver Mais]
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