Rock Encantech
Cientista de dados Junior
Rock EncantechBrazil1 day ago
Full-timeEngineering, Information Technology
Quem é o candidato que buscamos:

Apoiar a execução de projetos de análise de dados e modelagem estatística, colaborando em todas as etapas do ciclo de vida dos dados, sob a supervisão de profissionais seniores, para gerar insights que auxiliem na tomada de decisão do negócio.

Principais atividades:

  • Participar da execução de projetos de análise estatística, auxiliando na coleta, limpeza e tratamento de dados, bem como na aplicação de modelos e interpretação inicial de resultados.
  • Desenvolver modelos estatísticos e de machine learning de baixa e média complexidade para problemas de classificação, regressão e clusterização, utilizando técnicas fundamentais.
  • Auxiliar na manutenção e desenvolvimento de pipelines de dados utilizando SQL para extração e transformação de dados de diversas fontes.
  • Utilizar a linguagem Python e suas principais bibliotecas Pandas, NumPy, Scikit-learn) para realizar análises exploratórias e automatizar tarefas rotineiras. Operar em ambientes de cloud AWS e Databricks) para acesso a dados e execução de experimentos, seguindo os padrões estabelecidos pela arquitetura da empresa.
  • Colaborar com a equipe multidisciplinar para entender os problemas de negócio e auxiliar na tradução desses problemas em soluções analíticas.
  • Apoiar na criação de visualizações de dados claras e relatórios que comuniquem as descobertas das análises para os stakeholders.
  • Manter-se em constante aprendizado sobre novas ferramentas, técnicas de estatística (machine learning) e IA.
  • Seguir as melhores práticas e padrões de codificação e modelagem definidos pela organização.

Qualificações acadêmicas e habilidades:

  • Graduação (concluída ou em fase final) em Estatística, Matemática Aplicada, Ciência da Computação, Engenharia ou áreas correlatas com forte base quantitativa.
  • Experiência prévia (pode incluir estágios, projetos acadêmicos ou portfólio no GitHub) com análise de dados e modelagem.
  • Conhecimento sólido em estatística básica (testes de hipóteses, correlação, distribuições e regressão linear/logística)
  • Proficiência em programação Python voltada para análise de dados.
  • Conhecimento de SQL para realização de consultas e manipulação de tabelas.
  • Noções básicas em ferramentas como Tableau, Power BI ou bibliotecas de visualização Matplotlib, Seaborn). Cloud: Noções fundamentais sobre o funcionamento de ambientes de nuvem AWS, Azure ou GCP.

Key Skills

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