Formação superior em Tecnologia da Informação ou áreas correlatas;

Domínio de SQL e Análise de Dados;

Experiência com técnicas de machine learning, incluindo Clustering, Regressão e Árvores de Decisão;

Conhecimento avançado em pacotes estatísticos e programação voltada à analítica avançada, preferencialmente SAS (Python ou R também são considerados);

Experiência com técnicas de avaliação de performance e validação de modelos;

Habilidade em visualização de dados e storytelling para apresentação de insights;

Conhecimento em técnicas modernas como Gradient Boosting, Deep Learning e Redes Neurais;

Experiência com modelos lineares e não-lineares para otimização.

Diferenciais

• Conhecimento em SAS (Statistical Analysis System), incluindo integração de dados, processamento e modelagem estatística;
• Experiência com arquiteturas de Big Data;
• Certificações em Data Science, Machine Learning ou Analytics;

• Compreender e aprofundar o conhecimento de negócio dos clientes para propor soluções baseadas em dados;
• Desenvolver modelos estatísticos e de aprendizado de máquina para maximizar os resultados dos clientes;
• Analisar, mapear e avaliar bases de dados para garantir sua qualidade e aplicabilidade;
• Realizar análises descritivas para identificar padrões e tendências nos dados;
• Criar modelos preditivos utilizando técnicas como Clustering, Regressão e Árvores de Decisão;
• Aplicar técnicas modernas de machine learning, como Gradient Boosting, Deep Learning e Redes Neurais;
• Avaliar e validar modelos, garantindo sua performance e acurácia por meio de métricas estatísticas;
• Desenvolver visualizações de dados e storytelling para comunicar insights de forma clara e objetiva.