Vaga de Analista de Sistemas

A konsi busca um(a) data scientist sênior para se juntar à nossa equipe em salvador. Você terá a oportunidade de trabalhar em projetos desafiadores e de grande impacto, utilizando suas habilidades para extrair insights valiosos de dados e impulsionar a tomada de decisões estratégicas da empresa. Responsabilidades: Desenvolver e implementar modelos de machine learning para resolver problemas complexos de negócio Coletar, limpar, processar e analisar grandes conjuntos de dados Criar visualizações de dados e relatórios para comunicar insights a stakeholders técnicos e não-Técnicos Trabalhar em colaboração com outras equipes, como engenharia e produto, para integrar modelos de machine learning em sistemas existentes Manter-Se atualizado sobre as últimas tendências e tecnologias em data science Liderar e mentorar membros juniores da equipe Definir e implementar métricas de sucesso para os modelos desenvolvidos Realizar testes a/b e experimentos para otimizar os modelos Contribuir para a melhoria contínua dos processos de data science Participar ativamente na definição da estratégia de dados da empresa. Requisitos: Mestrado ou doutorado em ciência da computação, estatística, matemática ou área relacionada Sólida experiência em desenvolvimento e implementação de modelos de machine learning (regressão, classificação, clustering, etc.) experiência com linguagens de programação como python ou r Familiaridade com ferramentas e bibliotecas de data science como pandas, scikit-Learn, tensorflow ou pytorch experiência com bancos de dados relacionais e não-Relacionais Habilidade para comunicar ideias complexas de forma clara e concisa experiência em liderança e mentoria de equipes Forte capacidade analítica e de resolução de problemas experiência com metodologias ágeis (desejável) experiência com cloud computing (aws, azure ou gcp) (desejável) experiência com ferramentas de versionamento de código (git) (desejável). Benefícios: (a inclusão desta seção depende da disponibilidade de informações na vaga original. Se não houver informações sobre benefícios, esta seção pode ser omitida.) Observações: (a inclusão desta seção depende da disponibilidade de informações na vaga original. Se não houver informações adicionais, esta seção pode ser omitida.).