Cientista de Dados Pleno

Descrição:

O cientista de dados é responsável por coletar, processar e analisar grandes volumes de dados para extrair insights valiosos que auxiliem na tomada de decisões empresariais. Atuam usando técnicas estatísticas e de machine learning, comunicando resultados de forma clara para stakeholders. 

• Coleta de Dados: Reunir grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados. 
• Limpeza e Processamento de Dados: Assegurar que os dados são consistentes e precisos, removendo duplicidades e corrigindo erros. 
• Análise Estatística: Utilizar métodos estatísticos para interpretar dados e identificar tendências e padrões. 
• Desenvolvimento de Modelos Preditivos: Criar e ajustar algoritmos de machine learning que prevejam comportamentos futuros ou tendências. 
• Desenvolvimento de Políticas: Baseado nos modelos existentes, juntamente com outras informações que fazem sentido para o negócio, construir políticas para tomada de decisão de aprovar ou negar uma proposta, atribuição de renda, limites, régua de cobrança eficiente etc. 
• Visualização de Dados: Criar representações gráficas de dados para facilitar a compreensão de resultados por stakeholders não-técnicos. 
• Comunicação de Insights: Traduzir resultados analíticos em insights acionáveis e apresentá-los de forma clara a equipes diversas. 
• Colaboração Interdisciplinar: Trabalhar em conjunto com equipes de TI, negócios e outras áreas para implementar soluções baseadas em dados. 
• Inovação Contínua: Manter-se atualizado sobre as novas ferramentas, técnicas e tendências da ciência de dados para aplicar melhores práticas nos projetos. 

Requisitos:

• Graduação em Ciências Contábeis, estatística, matemática, engenharias e áreas afins;
• Proficiente em linguagens como Python e R 
• Experiência em SQL e ferramentas de Big Data como Hadoop e Spark 
• Forte base em técnicas estatísticas para compreender e interpretar dados complexos. 
• Conhecimento sobre técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado, além de análise de séries temporais. 
• Competente no uso de ferramentas como Tableau e Power BI para criar representações visuais eficazes. 
• Experiência com Excel avançado para análises rápidas. 
• Familiaridade com ambientes de Jupyter Notebook para experimentação e documentação de análise de dados. 
• Conhecimento em plataformas como AWS, Azure, ou Google Cloud Platform para implantação e escalonamento de soluções analíticas.