Estágio: Ciência de Dados

FAST TENNIS FRANQUEADORA LTDA

  • Belo Horizonte - MG
  • R$ 1.600 por mês
  • Estágio
  • Período integral
  • Há 1 mês
? Local: Presencial? Carga horária: 6h/dia? Bolsa auxílio: Compatível com o mercado + benefícios Sobre a VagaVocê é curioso, gosta de resolver problemas com dados e quer aprender com um time que está na fronteira da inovação?
Buscamos estudantes que desejam atuar em projetos reais, utilizando dados para gerar insights, apoiar decisões estratégicas e desenvolver soluções com alto impacto para o negócio.Você irá trabalhar ao lado de engenheiros de dados, cientistas de IA e analistas de negócio em projetos que envolvem desde análises exploratórias até modelagem estatística, machine learning e uso de LLMs. Principais Responsabilidades· Coletar, organizar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados;· Desenvolver dashboards, análises exploratórias e relatórios com storytelling de dados;· Aplicar algoritmos de machine learning para resolver problemas de previsão, classificação ou segmentação;· Colaborar com outros times técnicos e de negócio para traduzir desafios em soluções baseadas em dados;· Participar de iniciativas de avaliação e uso de modelos de linguagem (LLMs) para análise de texto e automação de processos. Requisitos· Cursando graduação em Ciência de Dados, Estatística, Engenharia, Computação, Economia ou áreas correlatas (a partir do 3º semestre);· Conhecimentos básicos em Python (Pandas, NumPy, Matplotlib ou similares);· Desejável conhecimento em PHP e FlutterFlow;· Familiaridade com SQL e análise de dados exploratória;· Interesse em aprendizado de máquina e ciência de dados aplicada;· Boa capacidade analítica, comunicação clara e vontade de aprender. O que você vai aprender· Boas práticas de análise e engenharia de dados;· Construção de modelos preditivos e pipelines de machine learning;· Uso de plataformas modernas como Watsonx, Jupyter, DataStage, AutoAI e outras ferramentas líderes de mercado;· Criação de relatórios e apresentações com foco em impacto e clareza de insights;· Colaboração em projetos ágeis e interdisciplinares. Diferenciais· Participar de projetos com dados reais e desafios relevantes;· Mentoria com cientistas de dados experientes e acesso a capacitações técnicas;· Ambiente diverso, colaborativo e voltado à inovação contínua.

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