O cientista de dados desempenha um papel crucial, extraindo insights valiosos de grandes conjuntos de dados para orientar decisões estratégicas. Suas responsabilidades incluem coleta, preparação e análise de dados, desenvolvimento de modelos preditivos e colaboração com equipes multidisciplinares para identificar oportunidades de inovação. Essencialmente, ele integra habilidades técnicas avançadas com compreensão profunda do negócio para impulsionar o sucesso organizacional através da análise de dados.

Requisitos:

• Formação em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou área relacionada.
• Experiência comprovada em análise de dados, machine learning e programação em linguagens como Python, R ou SQL.
• Conhecimento sólido de ferramentas e técnicas de visualização de dados.
• Capacidade de traduzir requisitos de negócios em soluções analíticas e técnicas.

O engenheiro de dados desempenha um papel vital na organização, projetando e mantendo a infraestrutura de dados para apoiar operações e análises. Ele colabora com diversas equipes para garantir a integridade e eficiência dos sistemas, criando pipelines de dados, integrando fontes e otimizando consultas. Sua responsabilidade também inclui garantir a qualidade e confiabilidade dos dados para análise e decisões precisas.

Requisitos:

• Formação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Engenharia de Dados ou área relacionada.
• Experiência comprovada em desenvolvimento de software e programação em linguagens como Python, Java, Scala ou SQL.
• Conhecimento sólido de sistemas de bancos de dados relacionais e não relacionais, como MySQL, PostgreSQL, MongoDB ou Hadoop.
• Familiaridade com ferramentas e tecnologias de Big Data, como Hadoop, Spark, Kafka, Airflow, Teradata, entre outros.

O desenvolvedor de Machine Learning implementa algoritmos e modelos de ML em sistemas e aplicativos para resolver problemas de negócios. Trabalhando com cientistas de dados e engenheiros de software, ele escreve código para treinar modelos, realiza testes para garantir a precisão e integra os modelos em sistemas existentes. Além disso, otimiza algoritmos e colabora com outras equipes para garantir a integração suave das soluções de ML na organização.

Requisitos:

• Formação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Matemática, Estatística ou área relacionada.
• Experiência comprovada em desenvolvimento de software e programação em linguagens como Python, R ou Java.
• Conhecimento sólido de machine learning e frameworks de ML, como TensorFlow, scikit-learn, Keras, PyTorch, entre outros.
• Habilidade para traduzir requisitos de negócios em soluções técnicas de machine learning, alinhadas com a estratégia e os objetivos da organização.