Engenheiro de Dados PL/SR - Databricks

Programação para Dados e IA: Domínio avançado de Python ou R para desenvolvimento de modelos analíticos, manipulação de dados, automação de processos e implementação de soluções de Machine Learning em ambientes produtivos; Análise e Manipulação de Dados: Experiência sólida em SQL avançado, realizando extração, transformação, limpeza e integração de grandes volumes de dados, garantindo qualidade e disponibilidade das informações para análises e modelagem; Machine Learning e Modelagem Preditiva: Vivência comprovada na construção, treinamento, validação, otimização e implantação de modelos supervisionados e não supervisionados, utilizando frameworks como Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM e bibliotecas correlatas; MLOps e Deploy de Modelos: Experiência no ciclo completo de desenvolvimento de modelos de Machine Learning, incluindo versionamento, monitoramento, reprodutibilidade, automação de pipelines e acompanhamento de performance em produção; Cloud Computing e Big Data: Atuação em ambientes Google Cloud Platform (GCP) e ferramentas de processamento distribuído e análise de grandes volumes de dados, como Spark, Databricks e BigQuery, garantindo escalabilidade e alta performance das soluções; Estatística Aplicada e Experimentação: Sólidos conhecimentos em estatística, inferência estatística, modelagem matemática e desenho de experimentos, incluindo condução e interpretação de testes A/B para tomada de decisão baseada em dados; Visão de Negócio e Geração de Valor: Capacidade de transformar resultados analíticos e métricas de performance dos modelos em insights acionáveis, conectando iniciativas de Ciência de Dados aos objetivos estratégicos, financeiros e operacionais da organização; Mensuração de Impacto e Performance: Experiência no desenvolvimento e acompanhamento de indicadores de negócio e métricas de modelos, avaliando ganhos de eficiência, aumento de receita, redução de custos e melhoria da experiência dos clientes; Arquitetura de Soluções de Dados: Conhecimento na construção de arquiteturas escaláveis para processamento, armazenamento e consumo de dados, seguindo boas práticas de governança, qualidade e segurança da informação; Resolução de Problemas Complexos: Capacidade de atuar em cenários de alta complexidade analítica, identificando oportunidades, propondo soluções inovadoras e apoiando decisões estratégicas por meio de Inteligência Artificial e Analytics Avançado;