Data Scientist [Modelos Clássicos] – [Banco De Talentos] Para Salvador

Compass UOL está com vaga(s) de emprego para Data Scientist [Modelos Clássicos] – [Banco De Talentos] Para Salvador em Salvador / BA

Canal Vagas em Salvador!

Cargo:

Data Scientist [Modelos Clássicos] – [Banco de Talentos] – Salvador – Compass UOL

Data Scientist (Modelos Clássicos) - (Banco de Talentos) Compass UOL•Salvador, Bahia, Brazil

Descrição da vaga

Estamos formando um Banco de Talentos para profissionais de Data Science com especialização em Métodos Clássicos. O objetivo é identificar talentos para futuras oportunidades voltadas ao desenvolvimento de soluções inteligentes baseadas em dados não estruturados e IA generativa, apoiando desafios estratégicos da organização.

Responsabilidades e atribuições

• Desenvolver soluções preditivas utilizando métodos clássicos de machine learning, incluindo: Regressão (linear e logística), classificação, modelos de séries temporais, árvores de decisão, gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) e KNN;
• Conduzir análises exploratórias completas (EDA), identificando padrões, inconsistências e oportunidades de transformação dos dados;
• Executar pré-processamento avançado: limpeza, normalização, encoding, tratamento de outliers e balanceamento;
• Selecionar e construir variáveis relevantes (feature engineering), aplicando técnicas estatísticas e conhecimento de negócio;
• Implementar modelos preditivos com foco em performance, interpretabilidade e impacto estratégico;
• Validar modelos utilizando métricas adequadas, técnicas de cross‑validation e tuning de hiperparâmetros;
• Atuar diretamente com o cliente, participando de discussões de backlog, refinamento de requisitos e proposição de melhorias técnicas e de processo;

Documentar análises, decisões técnicas e resultados de forma clara e estruturada.

Requisitos e qualificações

• Experiência prática com Python aplicado a ciência de dados e machine learning;
• Experiência com métodos clássicos de machine learning;
• Vivência com Databricks;
• Experiência com plataformas de nuvem (AWS, Azure ou GCP);

Domínio de técnicas de validação de modelos, tuning de hiperparâmetros e métricas de avaliação (AUC, F1, RMSE, MAPE etc.).

#J-18808-Ljbffr

A combinar

Não foi informado