
Cientista de Dados I - Curitiba PR
- Curitiba - PR
- Permanente
- Período integral
- Identificar oportunidades para aplicar técnicas de Aprendizado de Máquina diversos cenários de negócios.
- Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning para resolver problemas complexos.
- Programação em Python para desenvolvimento de soluções de Machine Learning.
- Análise e preparação de grandes conjuntos de dados para modelagem.
- Construção de modelos preditivos, como visão computacional, regressão, classificação, clustering e análise de séries temporais.
- Utilização de bibliotecas de Machine Learning, como Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch.
- Criação de documentação técnica dos projetos e dos modelos desenvolvidos.Conhecimentos/Qualificações:
- Sólidos conhecimentos em algoritmos de Machine Learning e suas aplicações práticas.
- Experiência com bibliotecas e frameworks de ML, como Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, entre outros.
- Conhecimento de bibliotecas e Frameworks de Visão Computacional como OpenCV e Open3D;
- Familiaridade com técnicas de Feature Engineering e seleção de atributos.
- Experiência com técnicas de redução de dimensionalidade e análise de componentes principais (PCA).
- Conhecimento em análise estatística e inferência.
- Habilidades em programação com Python.
- Experiência na criação e otimização de pipelines de Machine Learning.
- Experiência com deployment de modelos em produção.
- Experiência com integração de serviços em nuvem, especialmente Azure.
- Exposição de Serviços via APIs REST: Desenvolver e expor serviços usando arquitetura REST;
- Construção e Gerenciamento de Containers: Utilizar tecnologias como Docker e Kubernetes para orquestrar containers;
- Excelentes habilidades de comunicação e colaboração, sendo capaz de compartilhar conhecimentos e influenciar
- Oratória, saber apresentar resultados utilizando ferramentas visuais e de fácil compreensão;
- Familiaridade com Gestão de Projetos;
- Familiaridade com Análise de Saving, ROI;
- Familiaridade com Projetos Ágeis e suas cerimônias (Daily, Sprint Planning, Sprint Review, etc.)Diferenciais- Processamento de Imagens (Visão Computacional).- IA GenerativaFormação AcadêmicaCiência da Computação, Engenharia da Computação, Estatística, Matemática ou áreas relacionadasRequisitos DesejáveisPós-graduação como Mestrado ou DoutoradoINGLÊS: AvançadoInscreva-se agora e faça parte da BRF!