Publicado em 21 agosto 2018

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O que você vai fazer no dia a dia

  • Projetar, construir, manter e solucionar problemas de sistemas de processamento de dados, com ênfase especial na segurança, confiabilidade, tolerância a falhas, escalabilidade, fidelidade e eficiência dos sistemas;
  • Aplicar as melhores práticas da ciência de dados, dando suporte a tomada de decisões orientada por dados, coletando, transformando e visualizando dados;
  • Obter informações sobre os resultados de negócios, criar modelos estatísticos para apoiar a tomada de decisões e criar modelos de aprendizado de máquina para automatizar e simplificar os principais processos de negócios;
  • Analisar dados com habilidades e técnicas para resolver problemas complexos e curiosidade para explorar quais problemas necessitam de solução;
  • Definir modelos analíticos, análise dos dados e apresentação dos resultados analíticos. Modelar e resolver problemas analíticos usando estatística, mineração de dados e aprendizado de máquina;
  • Gerar modelos de dados para responder a problemas de negócio e incitar insigths para as áreas de negócios;
  • Elaborar relatórios sobre estudos, análises e resultados referentes a modelos analíticos.

 

Competências Técnicas / Qualificação / Experiência

  • Ensino Superior Completo em Ciência da Computação ou Engenharia da Computação;
  • Preferência para candidatos com mestrado/doutorado em matemática aplicada/estatística;
  • Inglês Avançado;
  • Experiência comprovada utilizando técnicas de machine learning e algoritmos avançados, Redes Neurais, K-NN, Naïve Bayes, Decision Trees, Random Forests etc.;
  • Experiência utilizando pacotes de Data Science: R, SAS, Python, Tensor Flow, Keras, etc….;
  • Conhecimento de análise e visualização de dados, com ferramentas de DW, como: Tableau, Qlikview, PowerBI, etc…;
  • Conhecimento em Notebooks Open source (Python Jupiter e Apache Zepelin);
  • Capacidade para comunicação e storytelling;
  • Experiência com bases NoSQL databases, Mongo DB, Cassandra, HBase etc.;
  • Conhecimentos de ferramentas open source de Big Data (Hadoop, MapReduce, Spark, Hive, Pig..);
  • Experiência comprovada em programação em pelo menos uma das seguintes linguagens: Python, Java, C++, etc…;
  • Domínio e experiência com diferentes banco de dados relacionais: MS SQL-Server, MySQL, PostGreSQL, Oracle, etc…;
  • Conhecimentos específicos das soluções do Google de Big Data, Análise de Dados e Machine Learning: (BigQuery, BigTable, Datastore, Spanner, Cloud Pub/Sub, DataFlow, DataProc, DataLab, DataPrep, DataSudio, Tensor Flow, AutoML e as APIs de Machine Learning, etc…).

 

Competências Comportamentais

  • Liderança ;
  • Organizado;
  • Articulado;
  • Boa comunicação;
  • Desenvoltura ao telefone;
  • Gostar de trabalhar em equipe;
  • Ágil;
  • Concentrado;
  • Responsável;
  • Bem apresentável.

 

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