Desbrave o Mundo dos Dados com Criatividade

Descrição da Vaga

Se você gosta de transformar dados em histórias e números em insights, essa vaga pode ser seu novo desafio! Como cientista de dados senior, a meta é entender as necessidades do negócio e convertê-las em insights que causam impactos positivos.

As responsabilidades incluem análise exploratória de dados, onde o objetivo é compreender os dados de forma aprofundada, identificando padrões, tendências e outliers que possam impactar decisões de negócios. Também é necessário criar e gerenciar pipelines de dados, ou seja, configurações automatizadas que garantem que os dados fluam corretamente de um ponto ao outro.

Na criação de modelos supervisionados e não-supervisionados, espera-se que o candidato possua experiência com algoritmos como Random Forest, Gradient Boost e Regressão Logística. Saber validar e comparar performances de modelos é crucial para garantir que as soluções propostas são eficazes e otimizadas.

Além disso, um conhecimento sólido em linguagens como Python e R, juntamente com o SQL, é essencial para manipular e analisar dados de forma eficiente. O uso de plataformas Cloud como AWS também é parte do dia a dia para o desenvolvimento de soluções escaláveis.

A apresentação dos resultados é um ponto chave e requer uma comunicação clara, capaz de traduzir dados complexos em informações acessíveis, direcionando as decisões dos negócios de maneira persuasiva. Dive into NLP (Processamento de Linguagem Natural) e bibliotecas como Scikit-learn ou Tensorflow será um diferencial inovador!

Benefícios

• Ambiente de trabalho inovador
• Possibilidade de desenvolvimento contínuo
• Flexibilidade de horário
• Trabalho 100% remoto

Dicas de Aplicação

Para se candidatar a uma vaga de Data Scientist Senior, é importante apresentar claramente todas as suas experiências prévias na área. Destaque suas habilidades técnicas e projetos que comprovem seu conhecimento em Python, R e SQL.

Outra dica essencial é expressar seu entusiasmo pelo mundo dos dados e como você ama transformar informação complexa em insights práticos. Mencione qualquer experiência em preparar e apresentar relatórios ou resultados a stakeholders e como suas sugestões já impactaram positivamente as decisões empresariais.

Mostrar envolvimento com projetos anteriores de Machine Learning ou Advanced Analytics será um ponto chave. Caso tenha experiência com ferramentas de AWS e projetos em nuvem, traga esses pontos à tona de forma clara e objetiva.

Por último, demonstre ser uma pessoa proativa e engajada em aprender novas tecnologias. Como a empresa valoriza o desenvolvimento contínuo, sublinhe sua disposição para enfrentar novos desafios e como considera isso uma oportunidade de aprendizado e crescimento.

Dicas para Entrevista

Prepare-se antecipadamente para perguntas técnicas, como o desenvolvimento de algoritmos específicos para problemas típicos de Data Science, será um ponto forte. Esteja pronto para discutir casos onde você explorou diferentes modelos e técnicas de Machine Learning e como escolheu a solução ideal para o problema enfrentado.

Pratique explicar conceitos complexos de maneira simplificada. A capacidade de comunicar ideias de forma acessível é fundamental, especialmente quando se lida com dados e estatísticas.

Espere perguntas sobre cenários passados onde foi necessário adaptar rapidamente seus modelos ou métodos para ajustá-los a novas necessidades do projeto. Destaque sua adaptabilidade e capacidade de enfrentar e superar desafios inesperados.

Finalmente, prepare perguntas sobre a cultura da empresa e como você pode continuar a se desenvolver dentro da Compass UOL. Identificar quais tecnologias estão no radar da empresa para o futuro pode proporcionar uma vantagem na entrevista, mostrando que está alinhado com os objetivos da organização.