Data Scientist [Modelos Clássicos] - [Banco de Talentos]

Estamos formando um Banco de Talentos para profissionais de Data Science com especialização em Métodos Clássicos.

O objetivo é identificar talentos para futuras oportunidades voltadas ao desenvolvimento de soluções inteligentes baseadas em dados não estruturados e IA generativa, apoiando desafios estratégicos da organização.

Responsabilidades e atribuições

Desenvolver soluções preditivas utilizando métodos clássicos de machine learning, incluindo: Regressão (linear e logística), classificação modelos de séries temporais, arvores de decisão, gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) e KNN;

Conduzir análises exploratórias completas (EDA), identificando padrões, inconsistências e oportunidades de transformação dos dados;

Executar pré-processamento avançado: limpeza, normalização, encoding, tratamento de outliers e balanceamento;

Selecionar e construir variáveis relevantes (feature engineering), aplicando técnicas estatísticas e conhecimento de negócio;

Implementar modelos preditivos com foco em performance, interpretabilidade e impacto estratégico;

Validar modelos utilizando métricas adequadas, técnicas de cross-validation e tuning de hiperparâmetros;

Atuar diretamente com o cliente, participando de discussões de backlog, refinamento de requisitos e proposição de melhorias técnicas e de processo;

Documentar análises, decisões técnicas e resultados de forma clara e estruturada.

Requisitos e qualificações

Experiência prática com Python aplicado a ciência de dados e machine learning;

Experiência com métodos clássicos de machine learning;

Vivência com Databricks;

Experiência com plataformas de nuvem (AWS, Azure ou GCP);

Domínio de técnicas de validação de modelos, tuning de hiperparâmetros e métricas de avaliação (AUC, F1, RMSE, MAPE etc.).