RESPONSABILIDADES:

• Análise e Modelagem de Dados: Realizar análises complexas de dados utilizando Python e SQL, desenvolvendo modelos que suportem decisões estratégicas e operacionais.
• Técnicas Estatísticas: Aplicar conhecimentos em estatística para realizar análises de agrupamento utilizando centróides Euclidianos, calcular p-valor para testes de hipóteses e desenvolver modelos de lookalike.
• Big Data: Implementar e manter boas práticas em ambientes de Big Data, utilizando ferramentas e frameworks como Hadoop, Spark, e outras soluções de processamento distribuído.
• Desenvolvimento de Pipelines: Construir e otimizar pipelines de dados, garantindo que os dados sejam coletados, processados e disponibilizados de forma eficiente e segura.
• Colaboração e Mentoria: Trabalhar em conjunto com outras equipes de dados e negócios, fornecendo insights que orientem as decisões estratégicas. Além disso, atuar como mentor para membros mais juniores da equipe.
• Visualização e Relatórios: Criar dashboards, relatórios e outras visualizações de dados que sejam compreensíveis e úteis para diferentes stakeholders dentro da organização.
• Pesquisa e Inovação: Explorar e implementar novas técnicas, ferramentas e metodologias para melhorar a precisão das análises e a eficiência dos processos.

REQUISITOS:

• Formação Acadêmica: Graduação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou áreas correlatas. Mestrado ou doutorado serão considerados diferenciais.
• Experiência em ciência de dados, com um histórico comprovado de projetos bem-sucedidos e impacto positivo nos negócios
• Forte capacidade de análise e resolução de problemas complexos, com foco em traduzir dados em insights acionáveis.
• Habilidade para comunicar de forma clara e eficaz resultados complexos para diferentes públicos, desde times técnicos até stakeholders não técnicos.
• Capacidade de colaborar com equipes multidisciplinares, promovendo um ambiente de trabalho produtivo e inovador.
• Inglês: Intermediário ou avançado.

HABILIDADES TÉCNICAS: 

• Python Avançado: Proficiência em Python, com experiência em bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-Learn, entre outras.
• SQL Avançado: Habilidade em escrever, otimizar e manter consultas SQL complexas para manipulação e análise de grandes volumes de dados.
• Estatística: Conhecimento intermediário em estatística aplicada, com habilidade para realizar análises de agrupamento por centróide Euclidiano, cálculos de p-valor e desenvolvimento de modelos de lookalike.
• Big Data: Experiência comprovada em Big Data, incluindo a utilização de ferramentas como Hadoop, Spark, e ambientes de processamento de dados distribuídos.  

DIFERENCIAIS:

• Experiência em machine learning e algoritmos avançados.
• Conhecimento em visualização de dados com ferramentas como Tableau, Power BI ou similares.
• Experiência prévia em setores específicos, como [finanças, e-commerce, saúde, etc.].

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