São Paulo – SP

Cientista de Dados Sênior – São Paulo – São Paulo

A Gupy é uma empresa de tecnologia que une um grupo de desenvolvedores, engenheiros e cientistas apaixonados em gerar inovação para oferecer contratações mais ágeis, justas e encantadoras à sociedade. Somos movidos por grandes desafios e precisamos de pessoas que amem tecnologia, aprendizado constante, e que tenham muita gana para nos ajudarem a transformar a Gupy na melhor e maior empresa de Recrutamento Tech do Brasil.

E estamos precisando de cientistas de dados para trabalharem com nosso time na evolução de nossa inteligência artificial.

Como requisitos básicos, você deve ter:

  • Conhecimentos em estatística;
  • Experiência com algoritmos de machine learning;
  • Conhecimento de redes neurais e algoritmos de Deep Learning;
  • Experiência com SQL (Postgres);
  • Experiência com exploração de dados;
  • Sólido conhecimento em Python;
  • Conhecimento das bibliotecas: Scikit-learn, Pandas e Numpy;
  • Conhecimento de algumas das bibliotecas mais usadas no universo de Machine Learning e Deep Learning como Tensorflow, Keras, Xgboost e Matplotlib;
  • Conhecimento de engenharia de software: teste unitários, TDD, OOP, preocupação com performance e qualidade de código;
  • Interesse e competência para ser dona do processo completo, dos experimentos à implantação e monitoramento em produção.

Seria um diferencial você ter alguma dessas:

  • Experiência com técnicas de processamento de linguagem natural (NLP e NLU);
  • Experiência com técnicas de processamento de imagem;
  • Conhecimentos de ferramentas para deploy de modelos como SageMaker e similares;
  • Experiência com desenvolvimento de API;
  • Ter experiência com modelos de explicabilidade em produção (SHAP, Lime, WhatIf Tool, SageMaker Clarify etc);
  • Ter experiência com ferramentas de gestão de experimentos (wandb, comet.ml etc).

Como Cientista de Dados você vai:

  • Implementar e otimizar modelos de Machine Learning e Deep Learning;
  • Trabalhar com dados estruturados e não estruturados;
  • Processar e tratar grande volume de informações (dezenas de milhões de datapoints) para gerar insights e treinar os modelos;
  • Implementar e manter códigos Python;
  • Criar dashboards e visualizações para mostrar o que os dados dizem.

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