CIENTISTA DADOS I - TEMPORÁRIO (2 ANOS)

Somos o Grupo Energisa! Com mais de cem anos de história, a Energisa é o maior grupo privado com controle 100% nacional do setor elétrico brasileiro. Nosso portfólio diversificado abrange distribuidoras, concessões de transmissão, geração de grande porte renovável, uma marca inovadora de soluções energéticas – a (re)energisa –, com geração distribuída por fonte renovável, comercialização de energia no mercado livre e serviços de valor agregado, além de uma central de serviços compartilhados, uma empresa de contact center e a fintech Voltz, a primeira do nosso setor no mercado de contas digitais. Recentemente, diversificamos nosso portfólio com a inclusão da distribuição de gás natural, através da aquisição da ES Gás. Transformamos, através de nossos mais de 17.000 colaboradores, energia em conforto e desenvolvimento para mais de 20 milhões de pessoas. Acreditamos na força da diversidade e da pluralidade para gerar inovação e atingir resultados incríveis. Aqui todos são muito bem-vindos! Quer fazer parte desta história? Confere se esta oportunidade tem match com o seu perfil e vem conosco participar desta jornada de seleção!Responsabilidades e atribuições Explorar, tratar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.Desenvolver análises descritivas, diagnósticas e preditivas para identificação de padrões, tendências, desvios e oportunidades de melhoria.Desenvolver e testar modelos estatísticos e algoritmos de Machine Learning aplicados aos desafios e casos de uso priorizados.Apoiar a identificação e estruturação de oportunidades de aplicação de Ciência de Dados e Inteligência Artificial aos processos do negócio.Traduzir problemas e necessidades de negócio em hipóteses analíticas e abordagens orientadas a dados.Desenvolver provas de conceito e soluções analíticas para avaliação e validação dos casos de uso priorizados.Avaliar a qualidade e o desempenho dos modelos desenvolvidos, utilizando métricas adequadas a cada problema.Apoiar a evolução e aplicação das soluções analíticas desenvolvidas, em conjunto com as equipes de negócio e tecnologia.Construir análises e visualizações que permitam comunicar resultados, padrões e oportunidades de forma clara e objetiva.Interagir com POs, especialistas de negócio, equipes de dados, TI e demais stakeholders envolvidos nas iniciativas.Apoiar a identificação, entendimento e integração das fontes de dados necessárias ao desenvolvimento das soluções analíticas.Contribuir para a qualidade, consistência e rastreabilidade dos dados utilizados nas análises e modelos.Documentar análises, modelos, premissas, fontes de dados, resultados e critérios utilizados nas soluções desenvolvidas.Contribuir para a disseminação da cultura data-driven e para o uso de dados na tomada de decisão.Disponibilidade para viagens.

Explorar, tratar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. Desenvolver análises descritivas, diagnósticas e preditivas para identificação de padrões, tendências, desvios e oportunidades de melhoria. Desenvolver e testar modelos estatísticos e algoritmos de Machine Learning aplicados aos desafios e casos de uso priorizados. Apoiar a identificação e estruturação de oportunidades de aplicação de Ciência de Dados e Inteligência Artificial aos processos do negócio. Traduzir problemas e necessidades de negócio em hipóteses analíticas e abordagens orientadas a dados. Desenvolver provas de conceito e soluções analíticas para avaliação e validação dos casos de uso priorizados. Avaliar a qualidade e o desempenho dos modelos desenvolvidos, utilizando métricas adequadas a cada problema. Apoiar a evolução e aplicação das soluções analíticas desenvolvidas, em conjunto com as equipes de negócio e tecnologia. Construir análises e visualizações que permitam comunicar resultados, padrões e oportunidades de forma clara e objetiva. Interagir com POs, especialistas de negócio, equipes de dados, TI e demais stakeholders envolvidos nas iniciativas. Apoiar a identificação, entendimento e integração das fontes de dados necessárias ao desenvolvimento das soluções analíticas. Contribuir para a qualidade, consistência e rastreabilidade dos dados utilizados nas análises e modelos. Documentar análises, modelos, premissas, fontes de dados, resultados e critérios utilizados nas soluções desenvolvidas. Contribuir para a disseminação da cultura data-driven e para o uso de dados na tomada de decisão. Disponibilidade para viagens.

Formação Acadêmica: Ciência de dados, Estatísticas, Sistemas de Informação, estatísticas, Ciência da Computação ou áreas correlatas.Estatísticas Descritivas e Inferenciais: Conhecimento profundo de distribuições de probabilidade, testes de hipóteses, intervalos de confiança, e análise de variância. Álgebra Linear e Cálculo: Entendimento de conceitos como matrizes, vetores e derivadas, essenciais para aprendizado de máquina e otimização de modelos. Métodos Estatísticos Avançados: Experiência com regressão, classificação, agrupamento e outras técnicas estatísticas aplicadas a grandes volumes de dados. Linguagens de programação voltadas a IA: Experiência linguagens como Python. SQL: Expertise em consultas, manipulação de dados e otimização de queries em bancos de dados relacionais. Conhecimento e aplicação de técnicas de Machine Learning, incluindo regressão, classificação e agrupamento. Deep Learning: Familiaridade com redes neurais profundas, CNNs, RNNs e frameworks como TensorFlow e PyTorch. Avaliação de Modelos: Habilidade em validação cruzada, métricas de desempenho (acurácia, precisão, recall, F1-score), tuning de hiperparâmetros. Conhecimentos em Plataformas de Big Data Armazenamento de Dados ETL (Extract, Transform, Load): Conhecimento de pipelines de dados para integrar e processar dados em larga escala. Ferramentas de Visualização: Proficiência em ferramentas como Power BI, Plotly, e Matplotlib para apresentar insights de maneira clara e interativa. Plataformas em Nuvem: Experiência com AWS, Google Cloud ou Azure, incluindo serviços de data lakes, machine learning e processamento em nuvem.Análise exploratória, preparação, limpeza e tratamento de dados.Conhecimento de técnicas de avaliação e validação de modelos e métricas de desempenho.Conhecimento de ferramentas de visualização e análise de dados, como Power BI e/ou similares.Conhecimentos de Inteligência Artificial aplicada à solução de problemas de negócio.Noções de governança e qualidade de dados.Capacidade de estruturar análises e experimentos para validação de hipóteses e casos de uso.Manter o funcionamento dos algoritmos e das aplicações.DESEJÁVEL :Pós-graduação ou especialização em Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Analytics ou áreas correlatas.

As PESSOAS são nossa maior ENERGIA. Pensando em seu bem-estar, oferecemos um leque de benefícios. Da só uma conferida no que você terá:

Se você possui os pré requisitos da vaga, faça sua candidatura e fique atento nas dicas:

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