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Vagas

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Cientista de Dados

Python

Airflow

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Localização

São Paulo, SP

híbrido

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Nível de Experiência

Sênior

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Tempo de Experiência

4+ anos em Dados

2+ anos como Cientista de Dados

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Newbacon

São Paulo - SP

Adtech

A Newbacon é uma empresa orientada a transformar dados em comunicação criativa. Somos independentes e especializados em Data.Driven.

Acreditamos em processos ágeis com entregas em fases, que garantem a implementação de ações em curto prazo.

Com 20 anos de atuação no mercado, entendemos que é preciso ir muito além dos sistemas de mercado para elevar os padrões da customização e atender às necessidades reais de cada negócio.

Por isso, desenvolvemos diversas tecnologias proprietárias que têm como objetivo executar o Data.Driven de verdade.

Benefícios

Requisitos

Inglês

Essa vaga exige nível mínimo de inglês

Avançado

Tecnologias Necessárias

Conhecimentos obrigatórios

Python

Airflow

Tecnologias Desejáveis

Conhecimentos não obrigatórios

Docker

Linux

Tempo de Experiência

Experiência mínima obrigatória

4+ anos em Dados

2+ anos como Cientista de Dados

Requisitos:

Graduação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação ou áreas afins;
Sólido conhecimento em estatística, modelagem preditiva e machine learning;
Experiência com Python, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch;
Proficiência em SQL e manipulação de grandes volumes de dados;
Conhecimento de visualização com Power BI ou Tableau;
Habilidade com algoritmos supervisionados, não supervisionados e deep learning.

Atividades

Principais Atividades:

Analisar grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades;
Criar e escalar modelos de machine learning e inferência causal, do conceito à aplicação prática;
Desenvolver e implementar soluções avançadas de Inteligência Artificial;
Colaborar com os times de engenharia de dados, BI, web e planejamento para garantir a correta aplicação dos modelos;
Construir pipelines automatizados e escaláveis para análise, reporting e machine learning;
Participar de todo o ciclo de vida dos modelos, desde pesquisa até o deployment em produção;
Aplicar boas práticas de versionamento, testes e MLOps;
Testar e ajustar modelos, com foco na melhoria contínua de performance;
Traduzir insights técnicos para stakeholders não técnicos, com clareza e objetividade;
Contribuir com o fortalecimento da cultura data-driven na organização.

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