Descrição Geral

Vaga para cientista de dados pleno, com conhecimentos avançados em phyton, sql, fabric, experiência prática em modelagem estatística, machine learning e análise avançada, além de conhecimento sólido em microsoft fabric, ferramentas de etl, phyton, sql, powerbi e/ou outras ferramentas de visualização de dados. Requisitos: Conhecimentos avançados em phyton, sql, fabric Hard skills (competências técnicas): Ia & machine learning: aprendizado supervisionado/não supervisionado, nlp, previsão de séries temporais, algoritmos de otimização. Estatística & matemática: probabilidade, regressão, classificação, clusterização, testes de hipótese, inferência bayesiana. Forte domínio em ferramentas de etl, integração e preparação de dados (microsoft fabric, sql, python, ssis e ferramentas correlatas). Manipulação & análise de dados: sql, r, mlflow, python (pandas, numpy, scikit-Learn). Visualização & relatórios: power bi (obrigatório), design avançado de dashboards com foco em storytelling, experiência em dax. Plataformas de dados: microsoft fabric (obrigatório), azure data lake, databricks (desejável). Cloud: azure machine learning, azure synapse analytics. Big data: spark, pyspark (desejável). Versionamento & colaboração: git, github, práticas devops e mlops. Formação & qualificações Graduação em ciência de dados, ciência da computação, estatística, matemática, engenharia ou áreas correlatas (obrigatório). Pós-Graduação ou mestrado em ciência de dados, inteligência artificial, business analytics ou estatística aplicada (desejável). Certificações em microsoft power bi, fabric data engineer associate, azure ai engineering (desejável).