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Título

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Cientista de Dados Sênior

Descrição

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Estamos à procura de um Cientista de Dados Sênior altamente qualificado para se juntar à nossa equipe dinâmica. O candidato ideal terá uma sólida experiência em análise de dados, modelagem estatística e aprendizado de máquina. Este papel é crucial para transformar dados brutos em insights valiosos que impulsionam decisões estratégicas. Você trabalhará em estreita colaboração com equipes multifuncionais para identificar oportunidades de negócios e otimizar processos. Espera-se que você tenha habilidades excepcionais em programação, especialmente em Python e R, e seja proficiente em ferramentas de visualização de dados. Além disso, você deve ser capaz de comunicar descobertas complexas de maneira clara e concisa para partes interessadas não técnicas. Se você é apaixonado por dados e tem um histórico comprovado de sucesso em projetos de ciência de dados, adoraríamos ouvir de você.

Responsabilidades

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  • Desenvolver e implementar modelos de aprendizado de máquina.
  • Analisar grandes conjuntos de dados para identificar tendências.
  • Colaborar com equipes de produto e engenharia.
  • Comunicar insights de dados para partes interessadas.
  • Apoiar a tomada de decisões estratégicas com base em dados.
  • Garantir a qualidade e integridade dos dados.
  • Conduzir pesquisas para melhorar as metodologias de análise.
  • Mentorar cientistas de dados juniores.

Requisitos

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  • Mestrado ou doutorado em Ciência de Dados, Estatística ou área relacionada.
  • Experiência comprovada em ciência de dados ou análise de dados.
  • Proficiência em Python, R e SQL.
  • Experiência com ferramentas de visualização de dados como Tableau ou Power BI.
  • Fortes habilidades de comunicação e apresentação.
  • Capacidade de trabalhar de forma independente e em equipe.
  • Conhecimento de técnicas de aprendizado de máquina.
  • Experiência em ambientes de big data é uma vantagem.

Perguntas potenciais de entrevista

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  • Pode descrever um projeto de ciência de dados que liderou?
  • Como você aborda a limpeza e preparação de dados?
  • Quais ferramentas de visualização de dados você prefere e por quê?
  • Como você lida com dados ausentes ou inconsistentes?
  • Pode dar um exemplo de como seus insights impactaram decisões de negócios?
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