Sobre a oportunidade
A primeira coisa que você precisa saber é que aqui você não vai cair na rotina. A Radix desenvolve soluções para empresas de diferentes setores e indústrias. Cada projeto tem suas tecnologias, soluções e prazos e você terá oportunidade de atuar e experimentar diferentes desafios. Além da nossa atuação pelo Brasil, com escritório no Rio de janeiro, São Paulo e Belo Horizonte, temos também filiais nos Estados Unidos, fazendo com que a Radix se consolide cada vez mais como uma empresa global. Quer fazer parte dessa história e transformar ideias e sonhos em realidade? Como Profissional Analista de Dados Pleno você vai: Coletar, limpar e organizar dados de fontes diversas para análises. Desenvolver modelos básicos de machine learning sob a supervisão de cientistas de dados mais experientes. Auxiliar na execução de tarefas como criação de relatórios, geração de insights e visualização de dados. Contribuir na documentação de processos, scripts e análises. Focar no aprimoramento de habilidades técnicas, como a programação em Python, banco de dados e o uso de bibliotecas de ciência de dados como pandas, numpy e scikit-learn. Apoiar na validação de modelos de machine learning. Trabalhar em conjunto com engenheiros de dados e cientistas de dados para compreender melhor o problema de negócios e como a ciência de dados pode ser empregada para a solução dos mesmos. Para essa vaga, você deve ter: Inglês intermediário para conversação. Entender a diferença entre tipos de aprendizagem (supervisionado, não supervisionado etc.), além do básico de estatística descritiva. Entender o que é um dataset e saber o básico sobre análise de dados. Noções de base de dados relacionais e/ou não-relacionais. Conhecimento de Python e de algumas bibliotecas populares de ciência de dados, como pandas, scikit-learn, matplotlib etc. Conhecimento de técnicas de engenharia de prompt para geração de soluções de A.I. generativa sem o emprego de fine tuning de modelos. Conhecimento em algoritmos e estrutura de dados. Habilidades em análise: Capacidade de realizar análises de dados simples, com foco na extração, limpeza e interpretação de dados. Interesse em aprender novas técnicas de machine learning e boas práticas de ciência de dados. Habilidade para trabalhar em conjunto com profissionais mais experientes, absorvendo orientações e feedbacks. É um diferencial se você tiver: Graduação em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física, Economia ou áreas correlatas. Cursos de especialização ou de curta duração em Ciência de Dados / Machine Learning. Conhecimento de técnicas de priorização e análise multicritério (SHP, TOPSIS, ELECTRE, VIKOR ou similares). Capacidade de estruturar modelos de priorização e apoio à decisão. Conhecimento em avaliação econômico-financeira de projetos e análise de investimentos.