Na era da sobrecarga da informação, quem tem insight é rei. Nunca houve tanta informação disponível e, ao mesmo tempo, tão pouca ideia do que se fazer com este oceano de dados. O(a) Cientista de Dados (também chamado Data Scientist) é o profissional que reconhece e interpreta tendências, dados sobre a concorrência e fornece às empresas o que precisam para se destacar.
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Saiba como criar um anúncio de vaga de Cientista de Dados que atraia profissionais ideais para tornar sua empresa competitiva com inteligência de dados com este modelo.
MODELO DE VAGA CIENTISTA DE DADOS
Descrição
Estamos procurando um(a) Data Scientist para participar da estruturação da área de programática na nossa empresa.
Se você atende aos requisitos mencionados abaixo, vamos tomar um café! :)
Responsabilidades
- Realizar profunda análise para identificação de problemas e oportunidades;
- Descobrir e avaliar a relevância de novas fonte de dados;
- Automatizar a criação de centenas de modelos de machine learning;
- Trabalhar com grandes bases de dados para identificar padrões e segmentar clientes;
- Identificar novas oportunidades de aplicação de machine learning;
- Produzir análises detalhadas sobre comportamento de usuários, modelos estatísticos, fontes de dados, etc.;
- Extrair insights através de metodologias de mineração de dados;
- Comunicar os resultados com profunda compreensão;
Requisitos
- Ensino superior completo em Ciências da Computação, Engenharia, Física, Estatística, Matemática ou cursos correlatos;
- Experiência profissional relevante ou acadêmica em um campo altamente quantitativo;
- Experiência em trabalhar com ferramentas e linguagens voltadas à análise de dados e machine learning;
- Experiência com plataformas de Cloud distribuídas;
- Domínio de linguagens de programação como Python, C++, R;
- Experiência com bancos de dados e tecnologias relacionadas (MySQL, MongoDB, Hadoop, ElasticSearch, etc.);
- Conhecimentos em Redis Linux, GitHub, AWS;
- Capacidade analítica e raciocínio lógico;
- Habilidade para aprender, pensar e trabalhar rápido;
- Inglês.
Desejáveis
- Background em Business Intelligence;
- Técnicas de Information Retrieval e Estatística (Bayes, Markov Chain, etc.);
- Sistemas de recomendação como Recomendação Recíproca, Multi-Armed Bandit, entre outros;
- Machine Learning (SVM, Deep Learning, Azure Machine Learning, Amazon Machine Learning, etc.);
- Conhecimentos de programática.
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