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[Ambev Global Tech] Cientista de Dados Sênior - LOG

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Descrição

  • Formação em áreas quantitativas (Estatística, Economia, Engenharia, Ciência da Computação ou similares).
  • Sólida experiência em ETL, análise exploratória de dados (EDA) e modelagem preditiva, com domínio de:
  • Fundamentos estatísticos: inferência, testes de hipóteses, amostragem, regressões lineares e generalizadas, avaliação de métricas e calibração de modelos.
  • Validação e robustez de modelos: cross-validation estratificada/temporal, prevenção de leakage, tratamento de classes desbalanceadas e seleção de variáveis.
  • Machine Learning aplicado: regressão e classificação, ensembles (XGBoost, LightGBM, CatBoost), SVM, clustering (K-Means, DBSCAN) e redução de dimensionalidade (PCA, UMAP).
  • Séries temporais: geração de features, splits temporais adequados, avaliação por horizonte de previsão, forecasting clássico e baseado em ML.
  • Deep Learning: redes neurais para visão computacional, NLP e previsão temporal, com TensorFlow, Keras ou PyTorch.
  • Otimização matemática e pesquisa operacional: aplicação de programação linear, inteira e não linear, além de heurísticas e metaheurísticas, para problemas de supply chain, logística, alocação de recursos e planejamento sob restrições.
  • Experiência mínima de 4 anos em Data Science ou Analytics, com histórico de projetos end-to-end em produção.
  • Python (obrigatório), com domínio de bibliotecas (pandas, scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch) e SQL.
  • Vivência em MLOps (MLflow, CI/CD, monitoramento de performance e drift).
  • Experiência em cloud (preferencialmente Azure e Databricks; GCP/AWS como diferencial).
  • Capacidade de criar visualizações analíticas impactant

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