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Descrição da Vaga
Responsabilidades
- Avaliar códigos, modelos e artefatos de Ciência de Dados existentes, identificando oportunidades de reaproveitamento, evolução e refatoração;
- Evoluir e profissionalizar componentes analíticos envolvendo análise textual/NLP, séries temporais, mecanismos de ranking e scoring;
- Desenvolver e evoluir processos de feature engineering;
- Realizar treinamento, validação e backtesting dos componentes analíticos;
- Definir e acompanhar métricas adequadas para avaliação de desempenho dos modelos;
- Implementar mecanismos de explicabilidade, permitindo identificar fatores contribuintes para scores e classificações;
- Estruturar os modelos para execução recorrente e automatizada, deixando o contexto puramente experimental/notebook;
- Trabalhar com versionamento de modelos, datasets, features e configurações;
- Apoiar a implementação de model serving e disponibilização dos resultados para consumo por outros sistemas;
- Implementar mecanismos básicos de acompanhamento de drift, estabilidade e performance dos modelos;
- Garantir logs, rastreabilidade das execuções e tratamento adequado de falhas;
- Trabalhar em conjunto com Engenharia de Dados na definição dos datasets analíticos e requisitos de qualidade;
- Produzir documentação técnica e realizar transferência de conhecimento da solução desenvolvida.
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Requisitos
- ✓Experiência sólida com Python aplicado a Data Science e Machine Learning;
- ✓Experiência prática com bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn e ecossistema de ML em Python;
- ✓Experiência com modelagem preditiva, classificação, scoring e avaliação de modelos;
- ✓Conhecimento de NLP/análise de dados textuais;
- ✓Conhecimento de séries temporais;
- ✓Experiência com feature engineering e preparação de datasets analíticos;
- ✓Conhecimento de técnicas de explicabilidade de modelos;
- ✓Experiência com validação de modelos, backtesting e definição/análise de métricas;
- ✓Conhecimento de SQL e capacidade de trabalhar diretamente com datasets corporativos;
- ✓Experiência com Databricks e ambientes de dados em cloud, preferencialmente Azure;
- ✓Conhecimento de práticas de MLOps, incluindo versionamento, deployment/serving, monitoramento e rastreabilidade de modelos;
- ✓Experiência em transformar modelos desenvolvidos em contexto experimental em componentes executáveis de forma automatizada e recorrente.
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