Data Scientist Master

Atribuições
✓ Construir pipelines para coletar e processar dados de várias fontes: do ponto de ingestão à disponibilização
da informação (streaming ou batch). Configurar pipelines de dados em infraestruturas de nuvem híbrida,
utilizando provedores como AWS, Microsoft Azure e GCP.
✓ Criar serviço de ingestão de dados para lidar com milhões de eventos mensalmente.
✓ Traduzir desafios complexos de negócio em soluções de aprendizado de máquina específicas e bem
desenhadas que atinjam os requisitos de negócio.
✓ Desenhar e implementar experimentos de aprendizado de máquina.
✓ Fornecer orientação técnica para membros menos experientes da equipe.
✓ Fazer parceria com outras equipes de engenharia e negócios para integrar os algoritmos aos sistemas em
produção.
✓ Apoiar na comunicação das descobertas e apresentação de resultados para um público não técnico.
✓ Apoiar na definição arquitetural considerando ambientes de desenvolvimento, homologação e produção.
✓ Apoiar a estruturação, definição e monitoramento de métricas e indicadores.
✓ Apoiar a identificação e realização constante de melhorias - corretivas ou evolutivas - para aperfeiçoar a
confiabilidade, integridade, disponibilidade, eficácia, eficiência e qualidade de dados, ferramentas, processos
e procedimentos.
✓ Apoiar a modelagem, estruturação, definição, documentação e automatização de dados.

Formação Acadêmica (Obrigatória)
Diploma, devidamente registrado, de curso de nível superior de graduação na área de Tecnologia da
Informação ou de graduação em qualquer curso superior, acrescido de certificado de curso de pós-graduação
em área de Tecnologia da Informação de, no mínimo, 360 (trezentos e sessenta) horas, fornecido por
instituição reconhecida pelo Ministério da Educação (MEC);
Conhecimentos Técnicos (Obrigatórios)
✓ Experiência na configuração, criação e manutenção de pipelines para ingestão e processamento de dados em
batch e
✓ streaming.
✓ Experiência em Python e suas respectivas bibliotecas para ciência/análise de dados.
✓ Experiência em frameworks de aprendizado de máquina.
✓ Experiência em Banco de dados SQL e noSQL.
✓ Experiência com testes de unidade.
✓ Conhecimentos em Processamento de Linguagem Natural.
✓ Conhecimentos em Apache Spark.
✓ Conhecimentos em processamento de dados em lote e streaming.
✓ Conhecimentos em práticas ágeis.
✓ Conhecimentos em arquitetura de microsserviços.
Conhecimentos Técnicos (desejáveis)
✓ Conhecimentos em práticas DevOps e DataOps.
✓ Conhecimentos em Kubernetes.
✓ Conhecimentos em serviços gerenciados em nuvem pública.
✓ Conhecimentos em soluções de Data Lakehouse

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