Atividades:

- Modelagem Estatística: Desenvolver e validar modelos estatísticos sofisticados (regressão linear, logística, séries temporais, análise de sobrevivência etc.) para explicar fenômenos e fazer previsões.

- Análise Exploratória de Dados: Realizar análises exploratórias aprofundadas para identificar

padrões, tendências e outliers nos dados.

- Teste de Hipóteses: Construir e testar hipóteses estatísticas para validar ou refutar teorias e tomar decisões baseadas em evidências.

- Validação de Modelos: Avaliar a performance dos modelos estatísticos utilizando métricas

adequadas e técnicas de validação cruzada.

- Comunicação de Resultados: Apresentar os resultados das análises de forma clara e concisa para diferentes públicos, utilizando visualizações de dados e linguagem acessível.

- Colaboração: Trabalhar em equipe com cientistas de dados, engenheiros de dados e outras áreas da empresa para desenvolver soluções de dados completas.

Requisitos Obrigatórios:

- Nível superior completo em áreas de Tecnologia da Informação relacionadas a área de atuação. (Engenharia de computação, Ciência da computação, sistema da informação, estatística)

- Profissional com ampla experiência e profundo conhecimento em sua respectiva área, geralmente com mais de 8 anos de atuação. Responsável por desenvolver soluções inovadoras, definir padrões e melhores práticas, além de atuar como referência técnica para a equipe. Possui domínio avançado dos frameworks e ferramentas citadas na capacitação, sendo capaz de orientar decisões estratégicas e contribuir para a evolução tecnológica e metodológica da organização; estatística inferencial, análise de séries temporais, análise multivariada, machine learning, deep learning, design experimental. Teoria da probabilidade, estatística descritiva, inferência estatística, aprendizado estatístico, mineração de dados.- Demonstrar domínio das habilidades técnicas, por meio de certificações, portfólio de projetos, declarações de experiência ou outros meios de comprovação:

R, Python, SAS, SPSS, SQL, ferramentas de visualização (Tableau, Power BI), QLIK.

Metodologias: estatística inferencial, análise de séries temporais, análise multivariada, machine

learning, deep learning, design experimental.

Requisitos Desejáveis: Não se aplica

Certificações Obrigatórias: Não se aplica