Companies in this catalog do not charge applicants. Never send money to apply.
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Prover soluções técnicas para novas funcionalidades e realizar suporte às funcionalidades já existentes;
Desenhar e detalhar soluções de machine learning e dados para atender às necessidades do negócio;
Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos de negócio;
Conduzir atividades de exploração, preparação e análise de dados, desde a concepção até a validação dos modelos;
Interpretar resultados e gerar insights com foco em impacto mensurável para o negócio;
Desenvolver e definir as principais perguntas de negócio e criar conjuntos de dados capazes de respondê-las;
Implementar, ajustar e otimizar plataformas de dados e soluções baseadas em streaming e processamento distribuído;
Atuar no design, desenvolvimento e operação de soluções utilizando serviços AWS Analytics e Machine Learning;
Aplicar técnicas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e deep learning conforme a necessidade dos projetos;
Utilizar ferramentas de experimentação, versionamento e monitoramento de modelos para garantir a qualidade das entregas.
Habilidade em lógica de programação;
Experiência em desenho e detalhamento de soluções;
Experiência prática com Python;
Experiência prática em aprendizado de máquina (Machine Learning); Conhecimento em processamento de linguagem natural (NLP) e/ou visão computacional; Experiência com serviços AWS Analytics e Machine Learning, como Amazon Kinesis, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon EMR, Amazon Athena e Amazon SageMaker; Experiência em implementação de plataformas de dados; Vivência prática em implementação e ajuste de desempenho de soluções utilizando Kinesis, Kafka, Spark e/ou Storm; Experiência em design, desenvolvimento e operações utilizando Amazon Kinesis, Apache Kafka, Apache Spark, Amazon SageMaker, Amazon EMR, tecnologias NoSQL e soluções de terceiros; Experiência com uma ou mais ferramentas como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Flink, Spark, Sqoop, Flume, Kafka e Amazon Kinesis; Conhecimento em bibliotecas e ferramentas para ciência de dados como Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Statsmodels, SciPy, Jupyter, Databricks e MLflow; Capacidade de atuar com resiliência em ambientes dinâmicos; Habilidade para gestão de dependências e alinhamento entre times.