Empresa: IEBT
Responsabilidades: • Explorar, limpar e analisar grandes volumes de dados (estruturados e não estruturados) para identificar padrões, anomalias e oportunidades. • Desenvolver, treinar e validar modelos preditivos e prescritivos de Machine Learning (regressão, classificação, clusterização, séries temporais, etc.). • Criar análises estatísticas rigorosas e testes de hipóteses para validar premissas de negócio. • Traduzir métricas matemáticas complexas em relatórios e dashboards (Storytelling de Dados) para stakeholders técnicos e não técnicos • Colaborar com engenheiros de dados para estruturar pipelines de dados eficientes que alimentem os modelos de forma escalável. • Levar modelos à produção com boas práticas de engenharia de software: escrever código limpo, modular e testável. Versionar com Git, participar de code reviews e realizar deploys de modelos e aplicações de dados (APIs, jobs batch ou streaming) em colaboração com times de engenharia e MLOps. Requisitos: Requisitos Técnicos: Experiência com: Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, SciPy) ou R. Domínio de ferramentas de consulta e manipulação de dados: SQL avançado. Experiência prática em frameworks de Machine Learning e Deep Learning. Fortes conhecimentos em Estatística (probabilidade, regressões, testes A/B) e Álgebra Linear. Experiência com ferramentas de visualização de dados (Power BI, Tableau ou Looker). Experiência com engenharia de software (Git, Cloud GCP e Azure, programação orientada a objetos)