Atividades: 

Realiza levantamento e detalhamento dos requisitos dos problemas de negócio; 

Tradução dos problemas de negócio em análises de dados avançadas por meio de algoritmos complexos; 

Definição de experimentos, testes de hipóteses e elaboração de modelos analíticos;  

Projeto e desenvolvimento de algoritmos para operacionalizar movimentação de dados envolvendo bases de dados relacionais e não relacionais de grandes volumes de dados; 

Atuação junto ao cliente de forma iterativa para validar os achados das análises. 

Realiza a coleta, o processamento e a análise de dados, desenvolvendo uma avaliação exploratória para identificar padrões e tendências, fazendo uso de modelos estatísticos e utilizando algoritmos de Machine Learning para fazer previsões e resolver problemas complexos. 

Requisitos Obrigatórios:

Experiência mínima de 04 (quatro) anos em projetos de aprendizado de máquina ou inteligência artificial.

Formação em nível superior, comprovada por meio de apresentação de diploma ou certificado de conclusão do curso em instituição de ensino reconhecida pelo MEC nas áreas de engenharia, informática ou estatística.

Requisitos Desejáveis:

Estatística; 

Machine Learning e Inteligência Artificial; 

Deep Learning; 

Domínio da linguagem SQL; 

Domínio de SGBDs; 

Linguagem Python; 

Capacidade de manipular e analisar dados estruturados e não estruturados; 

Associação; Causalidade; Regressão; Clustering; Classificação; Árvores de decisão; Ensemblee boosting learning; 

Forecasting; Séries temporais; Detecção de anomalias; Redução de dimensionalidade; 

Processamento de linguagem natural; Redes neurais; Large Language Models;  

Transformers; Attention Mechanism; Fine Tunning; Retrieval Augmented Generation (RAG); Prompt Engineering;

Análise descritiva; Análise estatística; Análise inferencial; Análise preditiva; Análise prescritiva; 

Análise e levantamento de requisitos e necessidades de negócio; 

Construção de dashboards, scorecards, relatórios e outras formas de visualização e análise de dados;  

Capacidade analítica de aplicação prática de estatísticas para validação de datasets; 

Data cleasing; Data profiling; Desenvolvimento e orquestração de Pipelines de dados via APIs, 

Desenvolvimento e orquestração de Pipelines de dados via ferramentas especialistas, 

Elastic Search; Hiperautomação; Keras; Pytorch; TensorFlow; Metodologias ágeis de desenvolvimento.

Certificações Obrigatórias:

Não se aplica