Engenheiro de Dados
SharkIT
22 Candidaturas
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VagasAté 14.300,00
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Publicada há 31 dias | 1 Vaga
Sobre a Vaga
A Shark IT está em busca de um Engenheiro de Dados Analítico para atuar em projetos focados em dados, apoiando a construção, organização e disponibilização de informações para análise e tomada de decisão.
Esse profissional irá trabalhar próximo a times de negócio e tecnologia, garantindo qualidade, confiabilidade e estruturação dos dados, contribuindo para análises estratégicas e insights relevantes para a empresa.
Esse profissional irá trabalhar próximo a times de negócio e tecnologia, garantindo qualidade, confiabilidade e estruturação dos dados, contribuindo para análises estratégicas e insights relevantes para a empresa.
IA & Machine Learning: Aprendizado supervisionado/não supervisionado, NLP, previsão de séries temporais, algoritmos de otimização.
Estatística & Matemática: Probabilidade, regressão, classificação, clusterização, testes de hipótese, inferência Bayesiana.
Forte domínio em ferramentas de ETL, integração e preparação de dados (Microsoft Fabric, SQL, Python, SSIS e ferramentas correlatas).
Manipulação & Análise de Dados: SQL, R, MLFLOW, Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
Visualização & Relatórios: Power BI (obrigatório), design avançado de dashboards com foco em Storytelling, experiência em DAX.
Plataformas de Dados: Microsoft Fabric (obrigatório), Azure Data Lake, Databricks (desejável).
Cloud: Azure Machine Learning, Azure Synapse Analytics. Big Data: Spark, PySpark (desejável).
Versionamento & Colaboração: Git, GitHub, práticas DevOps e MLOps.
Estatística & Matemática: Probabilidade, regressão, classificação, clusterização, testes de hipótese, inferência Bayesiana.
Forte domínio em ferramentas de ETL, integração e preparação de dados (Microsoft Fabric, SQL, Python, SSIS e ferramentas correlatas).
Manipulação & Análise de Dados: SQL, R, MLFLOW, Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
Visualização & Relatórios: Power BI (obrigatório), design avançado de dashboards com foco em Storytelling, experiência em DAX.
Plataformas de Dados: Microsoft Fabric (obrigatório), Azure Data Lake, Databricks (desejável).
Cloud: Azure Machine Learning, Azure Synapse Analytics. Big Data: Spark, PySpark (desejável).
Versionamento & Colaboração: Git, GitHub, práticas DevOps e MLOps.
Machine Learning
Nível: Senior
Contratação CLT.
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