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04/03/2024 | 1 Vaga
Descrição
Vaga Híbrida: São Paulo ou Cuririba
Atuar com squad multidisciplinar, atuar na arquitetura de bigdata, desenvolver métodos de cálculos para diversas frentes de negócio, construir dashboard, desenvolver análise de dados com integração de IA.
Atividades:
• Extrair, transformar e modelar estruturas de dados;
• Elaborar relatórios e visualizações gráficas com alto poder explicativo e de síntese de informações;
• Explorar grandes conjuntos de dados e conduzir análises utilizando técnicas e métodos estatísticos e computacionais;
• Desenvolver e ajustar modelos e regras de detecção de fraude para melhorar sua precisão e eficiência;
• Manter-se atualizado sobre o emprego de métodos e técnicas de detecção de fraudes e lavagem de dinheiro de acordo com as melhores práticas atuais de mercado.
Pré Requisitos - Experiência com:
• Bases de dados: MongoDB, PostgreSQL, MySQL e RedShift
• Serviços da AWS: AWS RDS Aurora, Glue, EMR e QuickSight
• Gerenciamento de Banco de dados: avançado
• Python: avançado
• Hadoop: avançado
• Bigdata: avançado
• Serviços de armazenamento AWS: avançado
• Engenharia e arquitetura de dados: médio / avançado
• Compreensão de métodos estatísticos, incluindo regressão, clusterização, teste de hipóteses, desenvolvimento de modelos de aprendizado supervisionado e não-supervisionado
• Domínio de frameworks de desenvolvimento de modelos de machine learning
• Metodologias Ágeis
Diferenciais:
• Metabase
• BedRock
• PowerBI
Soft Skills:
• Autonomia
• Autogestão
Formação: Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Ciência de Dados, Engenharia de Software, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Sistemas de Informação, estatística e matemática
Atuar com squad multidisciplinar, atuar na arquitetura de bigdata, desenvolver métodos de cálculos para diversas frentes de negócio, construir dashboard, desenvolver análise de dados com integração de IA.
Atividades:
• Extrair, transformar e modelar estruturas de dados;
• Elaborar relatórios e visualizações gráficas com alto poder explicativo e de síntese de informações;
• Explorar grandes conjuntos de dados e conduzir análises utilizando técnicas e métodos estatísticos e computacionais;
• Desenvolver e ajustar modelos e regras de detecção de fraude para melhorar sua precisão e eficiência;
• Manter-se atualizado sobre o emprego de métodos e técnicas de detecção de fraudes e lavagem de dinheiro de acordo com as melhores práticas atuais de mercado.
Pré Requisitos - Experiência com:
• Bases de dados: MongoDB, PostgreSQL, MySQL e RedShift
• Serviços da AWS: AWS RDS Aurora, Glue, EMR e QuickSight
• Gerenciamento de Banco de dados: avançado
• Python: avançado
• Hadoop: avançado
• Bigdata: avançado
• Serviços de armazenamento AWS: avançado
• Engenharia e arquitetura de dados: médio / avançado
• Compreensão de métodos estatísticos, incluindo regressão, clusterização, teste de hipóteses, desenvolvimento de modelos de aprendizado supervisionado e não-supervisionado
• Domínio de frameworks de desenvolvimento de modelos de machine learning
• Metodologias Ágeis
Diferenciais:
• Metabase
• BedRock
• PowerBI
Soft Skills:
• Autonomia
• Autogestão
Formação: Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Ciência de Dados, Engenharia de Software, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Sistemas de Informação, estatística e matemática
Requisitos
Área: Dados
Plataforma: Python
Especialidade: Analytics
Nível: Pleno
Contratação CLT.
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