Atividades: desenvolver scripts e notebooks em python a fim de preparar, sanear ou transformar dados para modelagem; poder apoiar o time em colocar em produção os modelos preditivos, seja através de serviços de web especialmente formatados para este fim, ou outro meio; participar no desenvolvimento de dashboards analíticos podendo contribuir na estratégia de visualização de dados, análises e implementação; elaborar análises visuais para auxilio no desenvolvimento de projetos e para clientes; apoiar e se comunicar bem com a área comercial e de produtos, entendendo e podendo ajudar nas especificações de projetos, bem como na proposição da solução ideal para cada desafio; compreender conceitos básicos do aprendizado de máquinas (“machinelearning”) com foco preditivo - Em geral regressões e/ou classificações – suficientemente bem poder desenvolver projetos em parceira com outros talentos da empresa. Conhecimentos qualificações básicas: graduação em uma das seguintes disciplinas: (estatística, engenharia, economia, ciências da computação, matemática, qualquer ciência exata; 03+ anos experiência trabalhando como analista de dados, cientista de dados, ou ocupação similar; forte aptidão analítica: você não precisa ser um especialista mas é necessário que goste muito e tenha especial facilidade para pensar analiticamente, fazer contas, entender conceitos matemáticos ou estatísticos, etc; boa visão prática (negócios): apesar de não estar prevista uma interação direta com clientes, você deverá ser capaz de entender corretamente qual é o objetivo do resultado do seu trabalho. Como aquela solução será implementada, qual problema deverá resolver e como. Somente assim você poderá contribuir com autonomia e relevância para os projetos mais importantes; inglês intermediário para leitura e escrita. Languages / frameworks: programação com python incluindo uso de bibliotecas para análise de dados e machinelearning (scikit-Learn, numpy, etc.); noções de programação orientada a serviços, api; conhecimento básico de linux ; conhecimento intermediário em banco de dados, com ênfase em construção de queries sql e manipulação e armazenamento de big data; conhecimento em ferramentas cloud (de preferência google) como api google maps, google cloud, bigquery(diferencial); conhecimento básico de css/java script (diferencial); conhecimento bancos de dados espaciais, queries espaciais (diferencial). Posição de trabalho em formato híbrido.Ção - Prestador de serviços (pj)
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