Descubra Novas Fronteiras Analisando Dados

Descrição da Vaga

Se você é um entusiasta da análise de dados, temos a oportunidade perfeita esperando por você! O papel de Cientista de Dados Pleno envolve a arte de transformar dados brutos em informações valiosas, servindo como peça-chave na estratégia de qualquer negócio moderno.

Neste trabalho, você lidará com uma enorme quantidade de dados desorganizados. Estes dados podem ser estruturados, semi-estruturados ou não-estruturados. Seu objetivo é limpá-los, tratá-los e organizá-los. Para isso, você precisará de habilidades afiadas em matemática, estatística e programação.

Sua contribuição será essencial para a resolução de problemas de negócios. Utilizando sua expertise em Machine Learning e modelos preditivos, você ajudará na tomada de decisões estratégicas, atuando como um verdadeiro detetive de dados.

Conhecimentos em bancos de dados como Oracle, DB2 e MySQL são necessários, além de habilidades em Python, Spark e SQL — as tecnologias que permitirão que você manipule e extraia o máximo dos dados.

Ademais, se você tem experiência em Visão Computacional e habilidades em versionamento de código, estará um passo à frente!

Uma formação superior é essencial, e uma pós-graduação será um diferencial bem-vindo. O melhor? Este trabalho é 100% remoto, oferecendo a liberdade e flexibilidade que os tempos digitais exigem.

Benefícios

• Modelo de trabalho 100% remoto
• Ambiente inovador
• Oportunidade de crescimento
• Participação em projetos estratégicos

Dicas de Aplicação

Se você se interessou por esta vaga, é importante demonstrar seu desejo de contribuir efetivamente com a equipe e com os projetos da Qintess.

Ao candidatar-se, certifique-se de destacar suas experiências relevantes nas áreas de Machine Learning e Visão Computacional. Projetos pessoais que demonstrem sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados também são diferenciais.

Ter familiaridade com ferramentas de versionamento de código pode ser outro ponto a seu favor, pois mostra organização e capacidade de trabalhar bem em equipe.

Não se esqueça de revisar seu currículo antes de enviá-lo. Certifique-se que ele está atualizado e destaque claramente suas habilidades em Python, Spark, e SQL. Uma carta de apresentação pode reforçar ainda mais seu interesse e a sinergia entre você e a missão da Qintess.

Dicas para Entrevista

Prepare-se para a entrevista focando em suas experiências práticas com dados. Esteja pronto para discutir como lidou com desafios em projetos anteriores, especialmente aqueles envolvendo grandes volumes de dados.

Ser questionado sobre Machine Learning e projetos de Visão Computacional é provável. Tenha exemplos concretos em mente para explicar seu papel, desafios enfrentados e as soluções encontradas.

Demonstre seu conhecimento em bancos de dados discutindo alguma experiência com Oracle, DB2 ou MySQL, e como esses sistemas auxiliaram no seu trabalho.

Finalmente, é de suma importância mostrar-se adaptável e disposto a aprender. A empresa valoriza um mindset arrojado e inovação, por isso, esteja preparado para discutir como você se encaixa nesse perfil.