Vaga de Analista de Business Intelligence

Home Office

Cargo: Analista de business intelligence

Salário: a combinar

Empresa: KLAB

Local: Brasilia

Modalidade: Home Office

Contrato: Efetivo

Descrição Geral

Empresa localizada na cidade de Brasília/DF do ramo Informática, contrata Analista de business intelligence.

Atribuições

Estamos em busca de um cientista de dados sênior com experiência sólida em soluções de dados na nuvem azure, para atuar no desenvolvimento de modelos preditivos, pipelines de machine learning e produtos analíticos de ponta. O profissional será responsável por liderar iniciativas de ciência de dados, contribuir com a arquitetura de soluções e apoiar o time na evolução técnica e estratégica da área. Requisitos: Formação em ciência da computação, estatística, engenharia, matemática ou áreas correlatas. + de experiência como cientista de dados. Experiência comprovada com azure machine learning, azure databricks, azure synapse analytics, data lake, azure data factory. Domínio de python e bibliotecas de dados (pandas, scikit-learn, pyspark, tensorflow ou pytorch). Conhecimento em mlops e versionamento de modelos (mlflow, dvc, etc.). Experiência com sql e integração com bancos de dados relacionais e nosql. Entendimento sólido de estatística, modelagem preditiva e análise exploratória. Desejáveis: Certificações microsoft (ex: Azure data scientist associate, azure ai engineer). Experiência com power bi e visualização de dados. Noções de arquitetura de dados e engenharia de features. Experiência em projetos com ci/cd de modelos e containerização (docker, kubernetes). Responsabilidades: Desenvolver e implantar modelos de machine learning e deep learning em ambiente azure. Estruturar pipelines de dados para treinamento, validação e deploy de modelos. Trabalhar em conjunto com engenheiros de dados, analistas e stakeholders de negócio para transformar dados em insights acionáveis. Garantir a governança, escalabilidade e reprodutibilidade dos modelos. Participar na definição de arquitetura de dados e mlops. Documentar soluções, conduzir revisões técnicas e apoiar a disseminação de boas práticas de ciência de dados. Realizar experimentação contínua e avaliação de novas ferramentas e frameworks azure.

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