1 VAGA DE Analista de Negócios EM Belo Horizonte / MG

Função/cargo da vaga:

Analista de Negócios

Empresa:

Nome da empresa disponível para cadastrados.

Salário da vaga de emprego de Analista de Negócios:

A combinar

Cidade/Estado:

Tipo de Vaga:

Home Office

Regime de contrato:

Aprendiz

Descrição da vaga de Analista de Negócios:

A área de science & analytics tem como missão maximizar o sucesso e o crescimento do negócio, fornecendo produtos, serviços e soluções de dados de alto impacto que aumentam a receita, melhoram os lucros e as margens, promovem a data literacy e permitem a tomada de decisão data scientist você irá atuar na construção de produtos de dados analíticos que têm por objetivo sanar dores ou responder perguntas de negócio de blip, clientes e você é uma pessoa com deficiência e tem dúvidas se pode se candidatar, saiba que todas as vagas na blip são inclusivas! Esperamos sua inscrição!Contaremos com toda a sua experiência para nos ajudar a mapear oportunidades e desenvolver advanced data scientist algumas de suas atribuições serão:pesquisar, analisar e experimentar modelos, apis e soluções de ia conversational disponíveis no desenvolver e implantar modelos de linguagem a partir de bases de dados públicas e e prototipar novas aplicações end-To-End no escopo de ia engenheiro desenvolvedor:experiência prática no desenvolvimento e implantação de aplicações de machine learningconhecimento sólido em arquitetura de soluções escaláveisconhecimento em práticas de clean code e solid codificaçãodomínio de pythonboas práticas em implantação e operação de modelos em ambiente produtivocomo especialista em conversational analytics:domínio em frameworks e bibliotecas de ai/nlp/mlexpertise em técnicas e frameworks de deep learning (cnns, rnns, transformers, e outras)conhecimento das últimas tendências e em modelos de deep learningexperiência em manipulação de grandes volumes de dados para análises exploratórias, planejamento e execução de experimentos, formulação e testes de em algoritmos de machine learning supervisionados e não-Supervisionados (modelos de classificação, regressão etc)experiência na construção de pipelines de treinamento de modeloscomo profissional de alta performance:comunicação de assuntos complexos para stakeholders não técnicospensamento analítico, raciocínio lógico, capacidade de resolução de problemasaprendizado constantefacilidade de trabalhar em equipe multidisciplinarautogerenciamento e trabalho independenteserá um diferencial se você tiver:azure ai servicesmlops & mlflowstack microsoft azure e databrickspysparkexpertise em técnicas e frameworks de nlp.