Sênior em Ciência de Dados

Descrição da Vaga

Já pensou em trabalhar como Cientista de Dados Sênior em uma empresa que é referência em transformação digital? Na Radix Brasil, a ideia é estar à frente quando o assunto é inovação e tecnologia. Aqui, os desafios são constantes e a rotina monótona passa longe.

Como parte do time, você será responsável por desenvolver soluções baseadas em dados, focando na análise exploratória e construção de modelos de machine learning. Aqui, o uso de redes neurais profundas e algoritmos de visão computacional é parte do cotidiano. Se a sua experiência inclui a aplicação de técnicas em nuvens de pontos, bingo! Este é o lugar certo para você.

Outra responsabilidade é trabalhar com equipes diversas para assegurar que as soluções analíticas sejam implementadas com sucesso. Isso significa que além de habilidades técnicas, a boa comunicação é fundamental para partilhar insights valiosos com diferentes públicos.

Não menos importante, a construção de bases de dados para o treinamento de modelos de inteligência artificial é um aspecto chave do trabalho. E, claro, se manter em dia com artigos técnicos e cases de sucesso é uma parte essencial de como movimentamos as inovações na empresa.

Para ser efetivo nessa posição, você precisa ter experiência na área, pelo menos dois anos aplicando ciência de dados em situações práticas. Habilidades em Python e conhecimento sólido em modelagem preditiva são indispensáveis. Curioso sobre o que pode te dar ainda mais chances? Inglês fluente e experiência com projetos de nuvens de pontos são diferenciais que se destacam.

Benefícios

• Ambiente inovador
• Oportunidade de crescimento
• Aprendizado contínuo
• Modelo de trabalho remoto

Dicas de Aplicação

A primeira dica é caprichar no currículo. Destaque suas experiências práticas em problemas reais e suas habilidades com ferramentas como Python. Estudos e cursos relacionados a ciência de dados e áreas correlatas também devem ter lugar especial no seu CV.

Se você tem uma pesquisa ou mestrado relacionados ao campo, não deixe de mencionar. Diferenciais contam bastante na hora da seleção.

Na sua carta de apresentação, não economize palavras ao descrever como resolveu desafios complexos no passado. Isso vai mostrar para os recrutadores que você está pronto para lidar com os desafios diários na Radix.

Prepare exemplos que demonstrem sua habilidade de trabalhar em equipe. Lembre-se, na Radix o trabalho colaborativo é fundamental.

Dicas para Entrevista

Para a entrevista, esteja preparado para discutir seus conhecimentos em machine learning e visão computacional. Tente expor exemplos práticos de projetos anteriores.

Prováveis perguntas incluirão como você lidaria com um problema complexo de dados ou como você aplicou seus conhecimentos de Python em projetos de sucesso. Exemplos práticos são sempre benvindos.

Mostre-se seguro ao discutir sua experiência na construção de bases de dados para modelos de IA. Os detalhes técnicos são importantes.

Por fim, demonstre interesse em se atualizar constantemente. Falar sobre artigos técnicos que presta atenção é uma forma de mostrar sua proatividade.