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R$ 22.059,00 à R$ 22.059,00
Agradecemos seu interesse! No momento, não estamos aceitando novas candidaturas para esta vaga, mas temos várias outras oportunidades esperando por você.
10/05/2023 | 1 Vaga
Descrição
Analisar informações, utilizar análise estatística e técnicas preditivas, identificar padrões e tendências, demonstrar os resultados em painéis e apresentações para atender às necessidades do negócio.
Requisitos
Graduação completa em qualquer área + Pós em TI (carga horária mínimo 360 horas), experiência sólida na área de TI e experiência consolidada na área de Dados.
- São necessários 15 anos de experiência mínima em TI, sendo no mínimo 4 anos com foco em ciência de dados (ou 2 anos + 1 das certificações abaixo)
Possuir uma das seguintes Certificações: AWS Certified Data Analytics - Specialty,/ Google Data Analytics Professional Certificate,/ Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate, / IBM Certified Specialist - SPSS Statistics Level 1 v2,/ IBM Certified Application Developer - Watson V3, /SAS Certified Advanced Analytics Professional,/EMC Data Scientist,/Certified Analytics Professional (CAP), /Advanced Analytics Specialist, /Data Science Council of America (DASCA), / Senior Data Scientist (SDS),/ Principle Data Scientist (PDS).
Experiência em: Ferramentas de acesso à informação tais como Oracle, HDFS, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, HBase, ElasticSearch, Hive, Impala, MapReduce, Spark, Influx, SAS ou ecossistema Hadoop; ferramentas de ingestão de dados tais como Apache Sqoop, Apache Flume, Apache NiFi, Apache Chukwa, Apache Kafka, Apache Storm, Apache Gobblin, Elastic Logstash; IDEs de Analytics baseadas em notebook tais como Jupyter Notebook, PyCharm, Zeppelin, RStudio; Softwares de ETL/ELT, tais como Oracle OBI, Pentaho, Alteryx, DBT; Ferramentas de governança e gestão da informação tais como Apache Atlas, Alation, Cloudera Navigator, SAS, IBM Infosphere; Ferramentas de visualização de dados, tais como Power BI, Tableau, QlikView, Oracle Analytics. (pelo menos 5 itens)
Conhecimentos em: Estatística básica (descritiva e de probabilidade); Realização de análises descritivas e exploratórias; Técnicas de modelagem preditiva; Coleta, manipulação, integração e transformação de dados para auxiliar na criação de pipelines de dados; Criação de painéis interativos de visualização de dados; Controle de versão de código-fonte e outros artefatos com uso da ferramenta GIT versão 2 ou superior. (pelo menos 3 itens)
- São necessários 15 anos de experiência mínima em TI, sendo no mínimo 4 anos com foco em ciência de dados (ou 2 anos + 1 das certificações abaixo)
Possuir uma das seguintes Certificações: AWS Certified Data Analytics - Specialty,/ Google Data Analytics Professional Certificate,/ Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate, / IBM Certified Specialist - SPSS Statistics Level 1 v2,/ IBM Certified Application Developer - Watson V3, /SAS Certified Advanced Analytics Professional,/EMC Data Scientist,/Certified Analytics Professional (CAP), /Advanced Analytics Specialist, /Data Science Council of America (DASCA), / Senior Data Scientist (SDS),/ Principle Data Scientist (PDS).
Experiência em: Ferramentas de acesso à informação tais como Oracle, HDFS, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, HBase, ElasticSearch, Hive, Impala, MapReduce, Spark, Influx, SAS ou ecossistema Hadoop; ferramentas de ingestão de dados tais como Apache Sqoop, Apache Flume, Apache NiFi, Apache Chukwa, Apache Kafka, Apache Storm, Apache Gobblin, Elastic Logstash; IDEs de Analytics baseadas em notebook tais como Jupyter Notebook, PyCharm, Zeppelin, RStudio; Softwares de ETL/ELT, tais como Oracle OBI, Pentaho, Alteryx, DBT; Ferramentas de governança e gestão da informação tais como Apache Atlas, Alation, Cloudera Navigator, SAS, IBM Infosphere; Ferramentas de visualização de dados, tais como Power BI, Tableau, QlikView, Oracle Analytics. (pelo menos 5 itens)
Conhecimentos em: Estatística básica (descritiva e de probabilidade); Realização de análises descritivas e exploratórias; Técnicas de modelagem preditiva; Coleta, manipulação, integração e transformação de dados para auxiliar na criação de pipelines de dados; Criação de painéis interativos de visualização de dados; Controle de versão de código-fonte e outros artefatos com uso da ferramenta GIT versão 2 ou superior. (pelo menos 3 itens)
Área: Dados
Plataforma: Python
Especialidade: Big Data
Nível: Senior
Contratação CLT.
A Empresa e Benefícios
G4F- VA, Plano de Saúde, Odontológico e Seguro de Vida
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