Consultor De Banco De Dados

Área e especialização profissional: Informática, TI, Telecomunicações - TINível hierárquico: EspecialistaLugar de trabalho: São Paulo, SPRegime de contratação: Efetivo – CLTJornada: Período IntegralNós da Positivo S+ estamos em busca de um Consultor de Dados que resida em São Paulo para atuar Home Office em um novo produto que estamos desenvolvendo.

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Vou te apresentar mais detalhes sobre essa oportunidade.Consultor de Dados (Foco em Machine Learning) | São Paulo (Home Office) Escala/Horário: Segunda a Sexta (Horário Comercial)Formato: CLT + BenefíciosPrincipais atividades: Desenvolver e implantar modelos de machine learning, atuando em toda a cadeia de entrega, da exploração e entendimento dos dados até a implantação e monitoramento do modelo em produção de acordo com as práticas de MLOps;Monitorar o desempenho dos modelos em produção, propondo ajustes e retrainings quando necessário;Garantir a precisão, confiabilidade e escalabilidade dos modelos implementados;Otimizar a infraestrutura de dados e machine learning, em conjunto com os times de DevSecOps e Engenharia de Dados;Analisar grandes volumes de dados e propor soluções que suportam os desafios de negócio de nossas operações;Criar documentações técnicas detalhadas para os processos e modelos desenvolvidos.O que esperamos de você: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia ou cursos correlatos;Experiência com AWS SageMaker, incluindo as features de treinamento, hiper parametrização, implantação com inferência em lote ou através de endpoints;Conhecimento avançado em Python, com foco em bibliotecas de ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc);Experiência em ambientes de dados em infraestrutura AWS;Familiaridade com monitoramento e versionamento de modelos em produção;Domínio de SQL e manipulação de grandes volumes de dados armazenados em Data Lake e Data Warehouse;Conhecimento em processos de MLOps e monitoramento de modelos em produção;Experiência em análise estatística e manipulação de dados complexos;Habilidade com feature engineering, inclusive com ferramentas que automatizem esta tarefa;Conhecimento de técnicas e conceitos diversos relacionados a machine learning, tais como:Análise de séries temporais e séries temporais multidimensionais;Detecção de anomalias usando algoritmos como Isolation Forest e DBScan;Predição de incidentes usando técnicas como Random Forest, XGBoost e Redes Neurais Recorrentes;Análise de grafos para detectar dependências e relações entre componentes diversos;Inglês nível intermediário.Esse profissional é você?

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