CIENTISTA DE DADOS

Detalhamento: Profissional responsável por modelar problemas de negócios complexos e descobrir insights de negócios por meio do uso de técnicas estatisticas, algorítmicas, de mineração e de visualização de dados. O Cientista de Dados deve contribuir para construir e desenvolver a infraestrutura de dados da organização e oferecer suporte às lideranças com insights, relatórios de gerenciamento e análise para processos de tomada de decisão.  Atividades Definir e elaborar Business Case e requisitos técnicos. (para validação da ideia de projeto); Planejar o projeto e criação de um Total Business Value Assessment; Realizar Design Sprint / Lean Inception; Propor arquitetura de solução ou de conjunto de base de dados; Implementar ou apoiar na implementação de solução ou de conjunto de base de dados; Realizar testes adicionais de Infraestrutura e tecnologias (além dos básicos da implementação); Realizar análise, proposta e apoio ou execução de melhorias para performance e qualidade dos dados; Realizar atividades de preparação da Fase/Sprint do Projeto: definição do objetivo; compreensão do problema; validação do ambiente para início; e Conhecimento dos dados; Realizar atividades de preparação dos dados: engenharia de dados; aquisição; ingestão; limpeza; transformação; tratamento; enriquecimento; persistência; Realizar atividades de análise e exploração dos dados: análise exploratória de dados; diagnóstico; descritivas; explanatórias; Inferências; Identificação de variáveis; tratamento de valores missing; tratamento de outliers; transformação de variáveis; criação de variáveis; Realizar atividades de criação de modelo: definição de algoritmo; divisão de massa de dados (treino, teste e validação); desenvolvimento e treinamento de modelo (descritivo, inferencial, analítico, preditivo, prescritivo); Realizar atividades adicionais de Inteligência Artificial (processamento de Linguagem Natural, Deep Learning, Redes Neurais, processamento de imagens, Internet das Coisas, entre outras); Produzir relatório com análises, insights e conclusões baseados nos modelos desenvolvidos; Desenvolver painéis, relatórios, objetos de visualização e interfaces em ferramentas de Business Intelligence; Desenvolver painéis, relatórios, objetos de visualização e interfaces em linguagem de código; Projetar arquitetura de soluções em nuvem e custos estimados; Implementar arquitetura de soluções em nuvem; Propor e implementar otimização de performance e redução de custos de arquitetura de soluções em nuvem; Monitorar custos e funcionalidades, gerar alertas, propor soluções e tomar ações emergenciais de soluções em nuvem; Realizar manutenção corretiva (fora de garantia); Realizar automação e otimização da alimentação de dados, tratamento, treinamento e modelo de solução implementada; Realizar gerenciamento de dados não-estruturados (ex: documentos, registros e conteúdo, arquivos, dados de áudio, vídeo e streaming); Produzir relatórios de aprendizados; Realizar treinamento negocial em solução implementada; Realizar treinamento técnico em solução implementada; Realizar organização, revisão, orientação e aprovação de modelos de vocabulários e ontologias, com uso de ferramentas OWL ( Protège, Sesame, Jena ); Realizar revisão, orientação e aprovação de modelos de bancos NOSQL. Realizar análise e configuração de bancos NOSQL (elastic/mongodb/ estruturas JSONB no Postgre ) e grafos ( Graphdb/NEO4J ); Realizar análise e suporte a equipe de desenvolvimento na construção e aprimoramento de DML em SPARQL; Realizar administração DCL em bancos NOSQL e Grafos. Formação acadêmica · Graduação em curso de nível superior na área de Tecnologia da Informação ou qualquer curso superior na área das Ciências Exatas com pós-graduação (MBA, especialização, mestrado ou doutorado) na área de Tecnologia da Informação de, no mínimo, 360 horas, reconhecidos pelo MEC. Experiência profissional · Cinco anos com ferramentas analíticas (OLAP) e de integração de dados (ETL); · Conhecimentos curriculares comprovados de: · Banco de dados dimensionais, transacionais e não relacionais (BigData - nosql); · Modelagem de dados, Processamento de dados utilizando linguagem SQL; · Análise exploratória de dados; · Análise inferencial de dados; · Mineração de dados; · Inteligência Artificial (Machine Learning e Deep Learning); · Conhecimentos em Python e/ou R. Habilidades esperadas · Foco em resultados, proatividade, resiliência, discrição, além de capacidade de liderança, comunicação, gerenciamento, autonomia, capacidade de articulação e integração.