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Cientista de Dados Pleno

Role overview

Responsibilities

  • Explorar, limpar e analisar grandes volumes de dados (estruturados e não estruturados) para identificar padrões, anomalias e oportunidades.
  • Desenvolver, treinar e validar modelos preditivos e prescritivos de Machine Learning (regressão, classificação, clusterização, séries temporais, etc.).
  • Criar análises estatísticas rigorosas e testes de hipóteses para validar premissas de negócio.
  • Traduzir métricas matemáticas complexas em relatórios e dashboards (Storytelling de Dados) para stakeholders técnicos e não técnicos.
  • Colaborar com engenheiros de dados para estruturar pipelines de dados eficientes que alimentem os modelos de forma escalável.
  • Levar modelos à produção com boas práticas de engenharia de software: escrever código limpo, modular e testável.
  • Versionar com Git, participar de code reviews e realizar deploys de modelos e aplicações de dados (APIs, jobs batch ou streaming) em colaboração com times de engenharia e MLOps.

Key facts

Hard skills

Other skills

  • Collaboration
  • Communication

About the company

IEBT Innovation logo

IEBT Innovation

Computer Software / SaaS

O IEBT Innovation é uma consultoria de Inovação Corporativa e Transformação Digital. Um time de profissionais impulsionados por IA e 16 anos de experiência em materialização de resultados por meio de Inovação e Tecnologia. O que fazemos: Inovação Corporativa: Estratégia e Cultura de Inovação; Inovação Aberta e Gestão de Hubs Corporativos; Corporate Venture Capital e Corporate Venture Building. Transformação Digital: Squad-as-a-Service de Desenvolvimento Ágil de Software, RPA, Ciência de Dados e Analytics.

Company details

Company typeScaleup
IndustryComputer Software / SaaS
Company size201 - 500

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Job description

Responsabilidades:
Explorar, limpar e analisar grandes volumes de dados (estruturados e não estruturados) para identificar padrões, anomalias e oportunidades.
Desenvolver, treinar e validar modelos preditivos e prescritivos de Machine Learning (regressão, classificação, clusterização, séries temporais, etc.).
Criar análises estatísticas rigorosas e testes de hipóteses para validar premissas de negócio.
Traduzir métricas matemáticas complexas em relatórios e dashboards (Storytelling de Dados) para stakeholders técnicos e não técnicos
Colaborar com engenheiros de dados para estruturar pipelines de dados eficientes que alimentem os modelos de forma escalável.
Levar modelos à produção com boas práticas de engenharia de software: escrever código limpo, modular e testável. Versionar com Git, participar de code reviews e realizar deploys de modelos e aplicações de dados (APIs, jobs batch ou streaming) em colaboração com times de engenharia e MLOps.

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MR

Marcus Rivera

Chief Revenue Officer

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