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 de Ciência de Dados você vai: Coletar, limpar e organizar dados de fontes diversas para análises. Desenvolver modelos de machine learning. Executar 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. Compreender melhor o problema de negócios e como a ciência de dados pode ser empregada para a solução dos mesmos. Ter visão de negócio, identificando oportunidades de alto impacto e equilibrando soluções viáveis com a complexidade técnica. Para essa vaga, você deve ter: Experiência profissioanl em ciência de dados. Experiência com Feature Engineering. Entender a diferença entre tipos de aprendizagem (supervisionado, não supervisionado etc.), além do básico de estatística. Noções de base de dados relacionais e/ou não-relacionais. Experiência com Python. Experiência de técnicas de engenharia de prompt para geração de soluções de A.I. generativa e conhecimento de agentes. Conhecimento em algoritmos e estrutura de dados. Conhecimento de boas práticas de governança de dados. Interesse em aprender novas técnicas de machine learning e boas práticas de ciência de dados. Experiência com versionamento. 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. Skill de Tableau para criar dashboard é desejável. Processamento Big Data (PySpark). Inglês intermediário a avançado.