Cientista de Dados com Foco em Machine Learning

Descrição da Vaga

A CESAR está em busca de um Staff Data Scientist apaixonado por inovação e Machine Learning. Se você é uma pessoa que adora desafios e tem experiência em gerar insights a partir de dados, além de aplicar métodos estatísticos, essa é a oportunidade perfeita!

O papel é desafiante e dinâmico. Espera-se que esse profissional lidere o desenvolvimento e a implementação de soluções que utilizem técnicas avançadas de Ciência de Dados e Big Data. Mas não é apenas sobre programar e desenvolver modelos: também é sobre entender os requisitos de negócios dos clientes, que vem de várias partes do mundo, e garantir que as entregas estejam alinhadas com esses requisitos.

Aqui, o aprendizado não para. Parte das responsabilidades incluem a mentoria de um time técnico, incentivando a cultura de aprendizado contínuo e inovação. O profissional terá a chance de projetar e executar pipelines de engenharia de dados que manipulam grandes volumes de dados, algo que poucos têm a oportunidade de trabalhar de forma prática em suas carreiras.

Em termos técnicos, o conhecimento em Machine Learning e bibliotecas populares como TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn são essenciais. Da mesma forma, experiência com modelos de redes neurais como RNN, LSTM e Transformers são bem-vindas. Capacidades em Python, juntamente com frameworks como Pandas e NumPy, são esperadas. Além disso, é importante ter experiência com infraestrutura em nuvem, principalmente AWS, e práticas de CI/CD e Dev/MLOps.

Se você é fã de visualização de dados, vai se sentir em casa! Ferramentas como Power BI e Tableau são frequentemente utilizadas para dar vida aos dados e facilitar as tomadas de decisão.

A CESAR valoriza um ambiente diverso e colaborativo, e inglês fluente é necessário para interações diretas com clientes internacionais, adicionando um tempero global a esta posição já rica em desafios!

Benefícios

• Trabalho remoto
• Cultura de aprendizado contínuo
• Projetos internacionais
• Oportunidade de mentoria

Dicas de Aplicação

Se esta posição está chamando seu nome, preparar-se bem é essencial. Comece atualizando seu currículo, ressaltando suas experiências em Machine Learning e Ciência de Dados, enfatizando os projetos mais relevantes. Como a comunicação com clientes internacionais é parte do trabalho, competências em inglês também devem estar destacadas.

Pesquisa é essencial! Conheça mais sobre a CESAR, sua cultura e valores. Mostre nas suas cartas de apresentação ou e-mails como seus valores pessoais e profissionais ressoam com os da empresa. Isso será um diferencial na avaliação dos recrutadores.

Aproveite as redes sociais. LinkedIn é a plataforma ideal para não só pesquisar sobre a empresa mas também para seguir funcionários e quem sabe até mesmo iniciar uma conversa educada com membros do time.

Por fim, pense em exemplos práticos do seu histórico que podem ilustrar suas habilidades. Conquistas em antigos empregos, projetos bem-sucedidos e desafios superados sempre são bem-vindos durante o processo de aplicação.

Dicas para Entrevista

Entrevistas para posições como Cientista de Dados não se tratam apenas de falar sobre seu currículo, mas sim de demonstrar suas habilidades de resolução de problemas. Prepare-se para lidar com perguntas desafiadoras sobre Machine Learning, incluindo o desenvolvimento de algoritmos e a manipulação de dados.

Demonstre sua capacidade de pensar criticamente. As entrevistas podem incluir estudos de caso onde você deverá propor soluções inovadoras baseado em dados apresentados por eles. Mostre-se proativo e criativo!

Comunicação é uma habilidade vital. Certifique-se de que você pode explicar conceitos complexos de uma maneira simples e acessível. Isso é crucial, já que você lidará frequentemente com parceiros que podem não ter o mesmo background técnico.

Prepare-se para perguntas técnicas sobre suas competências, especialmente em modelagem matemática, utilização de ferramentas de visualização de dados, e experiências passadas com implementação de CI/CD em projetos de dados.