Cientista de Dados Sênior São Paulo SP

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São Paulo .

  • Superior em Ciência da Computação, Matemática, Estatística, Economia, Engenharias ou áreas correlatas.
  • Experiência com a elaboração de comunicações e apresentações orais e escritas.
  • Experiência com análise de dados para descobrir padrões ocultos.
  • Conhecimento em ferramentas de visualização de dados.
  • Experiência com análise e resolução de problemas (Problem Solver).
  • Experiência em alguns do itens de programação Python e seu ecossistema de análise de dados (Pandas, Scikit-Learn, Numpy).
  • Experiência na extração e análise de banco de dados (SQL).
  • Experiência com limpeza e transformação de dados (Feature Engineering).

Desejável

  • Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação, Matemática, Estatística, Economia, Engenharias ou áreas correlatas.
  • Experiência com navegação e script em um ambiente de linha de comando Unix.
  • Experiência com o ambiente Amazon AWS, Airflow, Jenkins, Git, Spark e soluções de AutoML.

Principais atividades

  • Realizar análises descritivas e exploratórias para entendimento de dados e levantamento de hipóteses técnicas e de negócio.
  • Desenvolvimento de modelagem preditiva utilizando o estádo da arte em Machine Learning e as métricas adequadas para seleção de modelos..
  • Validar tecnicamente e com o time de negócio a utilidade e o cenário de utilização dos modelos preditivos desenvolvidos.
  • Desenhar, junto com PO’s e especialista de negócios POCs para certificação prática do desempenho dos modelos (teste A/B, controle/intervenção, planejamento e experimentos).
  • Colaborar com um time de estatísticos, engenheiros em machine learning, economistas e especialistas em linguagem (NLP, NLU, NLG) para resolver problemas usando Data Science.çl.
  • Auxiliar e dar suporte ao time em validação de estruturas de dados e em Feature Engineering.
  • Trabalhar em conjunto com o engenheiro de dados e arquitetos de dados na criação de Datasets, no formato necessário para treinamento de múltiplos modelos.
  • Coletar, limpar, armazenar, organizar, integrar dados e ajudar na criação de pipelines de dados (com a equipe de engenheiros).
  • Auxiliar na expansão do uso da ciência de dados nas frentes de negócios: participar de reuniões com clientes (principalmente internos), auxiliar estruturando projetos e projetando soluções com base nas necessidades e problemas a serem resolvidos.
  • Comunicar com clareza os resultados por meio de apresentações e relatórios para clientes.