Cientista de Dados SR
• Bem-Estar: Gympass, Ginástica Laboral, Massagista e Apoio Psicológico
• Saúde: Convênio Médico e Odontológico para você e sua família
• Filhos: Auxílio creche para os miniSiDiers, licença-maternidade de 120 dias e licença-paternidade estendida
• Futuro: Aqui, o SiDi investe com vocês na Previdência Privada
• Educação: Programa de incentivo para a continuidade dos estudos e especialização, incentivo para que nossos SiDiers se tornem fluentes em outras línguas e ciclos de palestras semanais sobre trend topics mundiais
• Alimentação: Vale Refeição e Vale Alimentação flexíveis
• Transporte: Vale-transporte e/ou estacionamento para quem for trabalhar no escritório
• Reconhecimento: Premiação anual por desempenho e premiações para SiDiers que fizeram algo incrível
• Diversidade: Comitês sobre Bem-estar, Diversidade, Saúde Mental, Social, Sustentabilidade e Inclusão das mulheres na tecnologia
• Escritórios Modernos: Ambientes descontraídos e colaborativos com espaços de convivência, sala de descompressão, copas, máquina de café e snacks, etc
• Ainda quer mais? Dezenas de parcerias com benefícios e descontos!
Atuar na criação, alteração e propor o uso de algoritmos e ferramentas de análise e transformação de dados.
Implementar serviços para o gerenciamento de grande quantidade de dados de fontes diversas
Participar da criação de repositórios de dados e/ou arquitetura de dados (base de dados estruturadas, não estruturadas, lago de dados, etc.).
Atuar na criação de consultas complexas de forma otimizada (sql, non-sql, etc), em termos de rapidez de acesso, desempenho computacional, manutenibilidade, etc;
Prover visualização de dados para diferentes tipos de público (operacional, estratégico, gerencial, etc.).
Trabalhar junto aos times de desenvolvimento de projetos alinhando a arquitetura dos sistemas/serviços com as necessidades de análise de dados.
Compartilhar e disseminar o conhecimento com as equipes de projetos.
Conhecimento em métodos ágeis (Scrum, Kanban, Lean, etc).
Experiência em ferramentas de controle de versão como GIT, SVN, etc.
Conhecimento em aprendizado de máquina (Machine Learning, Deep Learning).
Conhecimento em mineração de dados complexos – SQL, NoSQL, etc.
Experiência em linguagens de programação de scripts (Python, Ruby, etc).
Conhecimento em ferramentas de visualização de dados (Tableau, PowerBI, QuickSight, etc).
Conhecimento em computação na nuvem (AWS, Azure, Google Cloud, etc.).
Conhecimento em IA Generativa
Formação Acadêmica: Graduação em áreas de Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Engenharia Elétrica e/ou áreas correlatas.
Idioma: Inglês avançado (escrita, leitura e conversação)
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