Experiência, Habilidades e conhecimentos necessários:

Experiência em modelagem e calibração de algoritmos de machine learning não supervisionados, supervisionados, semi-supervisionados e aprendizado por reforço e/ou RPA (Robotic Process Automation);

Compreensão sólida em estatística, incluindo testes e distribuições;

Domínio dos Conceitos e tecnologias de Big Data e das linguagens de programação como Python, R e/ou SAS.

Domínio de linguagens de consulta de dados e lógica de programação (Python, Pyspark, SQL e/ou R conjuntamente com suas respectivas bibliotecas);

Profundo conhecimento em fundamentos de estatística, probabilidade e algoritmos de Machine Learning (regressão, classificação, clusterização, NLP, LLMs e etc.);

Conhecimento em plataformas em Cloud, como Azure e Databricks;

Infraestruturas de dados (bancos de dados relacionais, não relacionais, etc.) e Big Data;

Vivência com Ferramentas de visualização de dados, como Power BI, Tableau;

Familiaridade com o Ecossistema de GenAI: Conhecimento em frameworks e bibliotecas que orquestram e aceleram o desenvolvimento de aplicações com LLMs e vector databases;

Utilização de API's e plataforma GitHub;

Capacidade de comunicação e apresentação de insights complexos para públicos diversos;

Pensamento analítico orientado à resolução de problemas.

Escolaridade: Superior Completo

Tempo de Experiência: 04 anos