Empresa: Compass
. • Desenvolver modelos preditivos e soluções de Machine Learning para problemas complexos de negócio, desde a exploração dos dados até a validação, interpretação e disponibilização dos modelos; • Traduzir necessidades de negócio em perguntas analíticas, requisitos técnicos, datasets e soluções de Dados e Machine Learning; • Desenvolver soluções em Python utilizando técnicas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e Deep Learning; • Participar do desenho e detalhamento técnico de novas soluções e funcionalidades de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial; • Desenvolver, evoluir e otimizar pipelines e plataformas de dados para processamento em larga escala, utilizando tecnologias como Spark/PySpark, Kafka e/ou Amazon Kinesis; • Trabalhar com serviços AWS de Dados, Analytics e Machine Learning, como SageMaker, Glue, EMR, Athena, Redshift e Lake Formation; • Atuar na implementação, otimização, monitoramento e sustentação de modelos, pipelines e funcionalidades em produção, garantindo performance, escalabilidade, estabilidade e confiabilidade; • Explorar dados e resultados dos modelos, identificando padrões, oportunidades e melhorias para o negócio; • Aplicar boas práticas de experimentação, testes, versionamento e acompanhamento do ciclo de vida de modelos e pipelines; • Trabalhar de forma colaborativa com times de Engenharia, Dados, Produto e Negócios na construção de soluções ponta a ponta; • Atuar na resolução de problemas e gestão de dependências técnicas em ambientes dinâmicos e de alta complexidade. Requisitos: • Disponibilidade para atuação híbrida 2 vezes por semana em R. Carlo Bauduco, 200 - Vila Paraíso, Guarulhos - SP. • Experiência profissional como Cientista de Dados, com atuação prática em Machine Learning. • Experiência prática com Python aplicado à Ciência de Dados e Machine Learning. • Experiência no desenvolvimento de modelos preditivos para problemas reais de negócio. • Conhecimento em aprendizado supervisionado, não supervisionado e Deep Learning. • Experiência com Scikit-learn, XGBoost e/ou LightGBM. • Conhecimento de Statsmodels e/ou SciPy. • Experiência com Jupyter e/ou Databricks. • Conhecimento de MLflow e boas práticas de experimentação e ciclo de vida de modelos. • Experiência com AWS para Dados, Analytics e Machine Learning, especialmente Amazon SageMaker, além de Glue, EMR, Athena e Redshift. • Experiência com processamento de dados em larga escala utilizando Apache Spark/PySpark. • Experiência com Apache Kafka e/ou Amazon Kinesis, incluindo processamento de dados em streaming. • Conhecimento em desenho, desenvolvimento e otimização de pipelines e plataformas de dados. • Conhecimento de SQL, Git, processamento distribuído, performance e escalabilidade. • Conhecimento de NLP e/ou Visão Computacional. • Experiência ou conhecimento em TensorFlow, PyTorch e/ou Apache Flink. • Conhecimento em Delta Lake/Delta Tables, AWS Lake Formation e/ou tecnologias NoSQL será considerado diferencial. • Conhecimento em ferramentas de ETL, como Informatica PowerCenter, modelagem de dados/Power Designer e Power BI será considerado diferencial. • Boa capacidade de raciocínio lógico, análise e resolução de problemas, comunicação, colaboração, resiliência e gestão de dependências. • Conhecimento ou experiência com metodologias ágeis/Scrum. •