Pessoa Cientista de Dados

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Descrição da Vaga

Estamos em busca de uma Pessoa Cientista de Dados Pleno para impulsionar a inovação em nosso Instituto de Pesquisa e Desenvolvimento. O profissional atuará em um ambiente descontraído e colaborativo, focado na valorização de pessoas e na transformação de vidas através da tecnologia.

Responsabilidades

Atuar em projetos de Data Science e Machine Learning, dominando as etapas do ciclo de vida de projetos de Ciência de Dados.
Desenvolver algoritmos supervisionados, não supervisionados, aprendizado por reforço e Redes Neurais Profundas (TensorFlow, Keras ou PyTorch; arquiteturas CNN, RNN, Transformers).
Realizar manipulação de dados, pipelines, integrações de APIs e automação utilizando Python avançado (Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM, etc.).
Aplicar técnicas de Inteligência Artificial Explicável (XAI), como SHAP e Partial Dependence Analysis.
Utilizar conhecimentos em Engenharia de Atributos, Estatística e Probabilidade, incluindo métricas de avaliação estatística (R², MAE, RMSE), Testes de hipótese, regressões, distribuições, ANOVA e modelos preditivos.

Requisitos

✓Graduação em andamento em Computação, Engenharia de Software ou áreas correlatas.
✓Experiência prática em projetos de Data Science e Machine Learning.
✓Conhecimento em algoritmos supervisionados, não supervisionados, aprendizado por reforço e Redes Neurais Profundas (TensorFlow, Keras ou PyTorch; arquiteturas CNN, RNN, Transformers).
✓Conhecimento avançado em Python para manipulação de dados, pipelines, integrações de APIs e automação (Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM).
✓Conhecimento prático em técnicas de Inteligência Artificial Explicável (XAI), como SHAP e Partial Dependence Analysis.
✓Conhecimento em Engenharia de Atributos, Estatística e Probabilidade, incluindo métricas de avaliação estatística (R², MAE, RMSE), Testes de hipótese, regressões, distribuições, ANOVA, modelos preditivos e técnicas de validação cruzada.
✓Inglês intermediário.
•Vivência anterior em projetos de Indústria 4.0 e processos de manufatura industrial.
•Familiaridade com bancos de dados relacionais e pipelines de ETL/ingestão.
•Experiência com tratamento de séries temporais, dados de IoT ou dados industriais (CLP, sensores).
•Conhecimento em integração com sistemas fabris (sistemas SCADA, CLPs, ERPs industriais).
•Experiência com MLOps, monitoramento de degradação de modelos (Model Drift) e deploy em produção.

Categorias

Data Science / Analytics

Sobre a Empresa

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