Vaga de Desenvolvedor

Cargo: desenvolvedor
Salário: a combinar
Empresa: Confidencial Algumas empresas anunciam uma vaga ”confidencial” quando o processo é sigiloso. Mas você pode candidatar-se tranquilamente e com segurança, pois ao avançar no processo você saberá qual é a empresa.
Local: Santo Antonio
Modalidade: Presencial
Contrato: Efetivo

Descrição Geral

Empresa localizada na cidade de Santo Antônio/RN do ramo Informática, contrata desenvolvedor.

Atribuições

Vaga para cientista de dados pleno/sênior. Hibrido - 3x por semana no cliente na região da chácara santo antonio - Sp Requisitos: Formação acadêmica: graduação em matemática, física, engenharia, ciência da computação, estatística, análise de sistemas em universidade de alto nível (usp, unicamp, ufrgs, ufscar, ufrj, ita, etc). Mestrado/phd em ciência de dados, machine learning, ciência da computação, estatística ou disciplina técnica relacionada. experiência em função relacionada à inteligência baseada em dados, ciência de dados e/ou estatística. experiência no trabalho com grandes volumes de dados, dados desestruturados e movimentação de dados Engenharia de software: desenvolvimento de aplicações com requisitos produtivos de monitoração, alarmes, depuração, alta disponibilidade e integrados com projetos de machine learning Estruturação de projetos de machine learning: substituição de uma atividade humana simples com modelos de machine learning, estabelecendo objetivos, métricas e com desempenho similar a um humano Estruturação dos processos de coleta, limpeza dos dados, transformação e técnicas de otimização de modelos, viabilizando a construção de modelos de machine learning adequados ao tempo e recursos disponíveis Supervised and unsupervised learning Reinforcement learning. Hybrid learning problems Compreender e resolver problemas de overfitting e underfitting Algoritmos: recomendação classificação: regressão linear, regressão logistica clusterização: k-Means e hierarquica support vector machines random forest redes neurais e deep learning ajustes de hiperparâmetros, regularização e otimização redes neurais Linguagens: python, r, scala, java Frameworks / bibliotecas: pandas, numpy, scikit-Learn, tensorflow, keras, matplotlib, seaborn.

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