Hybrid Especialista de Data Science presso Xpinc

O que buscamos e principais responsabilidades 

Como Especialista em Ciência de Dados, você terá a oportunidade de liderar a análise, interpretação de dados e criação de soluções de machine learning atendendo às necessidades do negócio. Irá colaborar com diversas equipes multidisciplinares para projetar do zero, refinar e criar produtos a partir de algoritmos de aprendizagem de máquina, inteligência artificial, otimização e sistemas de recomendação. Também irá atuar como mentor para membros da equipe, compartilhando conhecimentos e melhores práticas em ciência de dados. Seu papel também incluirá a promoção de um ambiente de aprendizado contínuo. Além disso, será responsável por conduzir pesquisas e análises avançadas, buscando alternativas que possam impulsionar a tomada de decisões estratégicas. Também deverá contribuir para a criação de uma cultura orientada a dados, onde a inovação e a eficiência sejam prioridades. 
 

Principais responsabilidades: 

• Realizar estudos e análises com grande volume de dados para embasar decisões estratégicas; 
• Projetar e avaliar uma variedade de modelos de aprendizagem de máquina para resolver problemas específicos e otimizar processos;
• Gerenciar projetos de Data Science, garantindo a execução e entrega dentro dos prazos e requisitos estabelecidos;
• Participar e conduzir reuniões com stakeholders para alinhar expectativas e comunicar resultados;
• Trabalhar em conjunto com equipes de diferentes áreas (como engenharia, marketing e produto) para entender as necessidades do negócio e traduzir essas necessidades em soluções baseadas em dados.
• Atuar como mentor para membros da equipe, compartilhando conhecimentos sobre melhores práticas em ciência de dados, ferramentas e técnicas analíticas.
• Manter-se atualizado com as últimas tendências e avanços em ciência de dados e aprendizado de máquina, explorando novas técnicas e ferramentas que possam ser aplicadas no trabalho.
• Planejar e gerenciar projetos de ciência de dados, definindo cronogramas, entregáveis e métricas de sucesso para garantir que os objetivos sejam alcançados.
• Realizar testes e validações rigorosas dos modelos e soluções implementadas, assegurando a qualidade e a confiabilidade dos resultados. 

Pré-requisitos para candidatura: 

• Ter a nossa cultura 
• Conhecimento prático em Python, com experiência na construção, treinamento e avaliação de modelos de machine learning.;
• Mínimo de 5 anos de experiência profissional em Ciência de Dados, utilizando frameworks de machine learning, deep learning e otimização, bem como ferramentas para gerenciamento do ciclo de vida de modelos;
• Experiência em liderança de equipes técnicas e capacidade de orientar e desenvolver outros cientistas de dados;
• Sólidos conhecimentos em estatística, probabilidade, técnicas de modelagem estatística, aprendizado de máquina, otimização e sistemas de recomendação;
• Histórico comprovado de trabalho com grandes conjuntos de dados e habilidade para extrair insights e melhorar tomadas de decisão;
• Capacidade de analisar problemas complexos e desenvolver soluções baseadas em dados, abordando questões de negócios com uma mentalidade analítica;
• Paixão por tecnologia e inovação, com interesse ativo em acompanhar tendências e as melhores práticas da área de ML;
• Experiência na implementação de modelos de machine learning em produção, garantindo escalabilidade, monitoramento e conhecimento em pipelines de integração contínua;
• Habilidade de comunicação para interagir com diferentes áreas, stakeholders e cientistas de dados; 

Diferencial: 

• Conhecimento e vivência na manipulação e análise de dados financeiros, com a capacidade de extrair insights relevantes para o setor;
• Conhecimento prático do framework Kedro, com experiência em sua aplicação para estruturar e gerenciar projetos de ciência de dados de forma eficiente;
• Experiência com a plataforma Databricks;
• Participação em conferências, publicações em periódicos científicos ou contribuições significativas em projetos de código aberto no campo de Data Science e Machine Learning; 

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