Cientista de Dados Sênior

Quem somos?

A Logiks é uma empresa de Consultoria e Serviços em Tecnologia da Informação atuando no mercado desde 2005. Possui sede em Brasília-DF mas atua em todo o Brasil.

Nosso objetivo é desenvolver, implementar e gerenciar soluções práticas para o crescimento dos clientes, inovando e transformando ideias em realidade com as melhores soluções existentes no mercado.

Nossos colaboradores estão envolvidos em todo o processo desde a concepção até a implementação das soluções.

Obrigatório: 

• Formação em nível superior, comprovada por meio de apresentação de diploma ou certificado de conclusão do curso em instituição de ensino reconhecida pelo MEC (ou órgão similar de outro país) nas áreas de engenharia, informática ou estatística ou Mestrado relacionado com matemática/estatística, mineração de dados ou ciência de dados ou Doutorado relacionado com a área de exatas. 

• Experiência sólida em projetos de aprendizado de máquina ou inteligência artificial. 

Conhecimento:

·        Estatística; Machine Learning e Inteligência Artificial aplicada, como clustering, métodos para predição/decisão/prescrição, redes neurais e text mining; 

·        Deep Learning; 

·        Domínio da linguagem SQL; 

·        Domínio de SGBDs; Linguagem Python e suas bibliotecas para análise de dados e aprendizagem de máquina; 

·        Capacidade de manipular e analisar dados estruturados e não estruturados;  

·        Associação; Causalidade; Regressão;  

·        Clustering; 

·        Classificação; 

·        Árvores de decisão; 

·        Ensemble e boosting learning; 

·        Forecasting; 

·        Séries temporais; 

·        Detecção de anomalias; 

·        Redução de dimensionalidade; Processamento de linguagem natural; Redes neurais; 

·        Redes neurais profundas; 

·        Large Language Models; 

·        Transformers; 

·        Attention Mechanism; 

·        Fine Tunning; 

·        Retrieval Augmented Generation (RAG); 

·        Prompt Engineering; 

·        Outros algoritmos, modelos e/ou conceitos de estatística e de aprendizagem de máquina; 

·        Análise descritiva; 

·        Análise estatística; 

·        Análise inferencial; 

·        Análise preditiva; 

·        Análise prescritiva; 

·        Análise e levantamento de requisitos e necessidades de negócio; 

·        Construção de dashboards, scorecards, relatórios e outras formas de visualização e análise de dados; 

·        Capacidade analítica de aplicação prática de estatísticas para validação de datasets; 

·        Data cleasing; 

·        Data profiling; 

·        Desenvolvimento e orquestração de Pipelines de dados via APIs, voltadas para o consumo ou para o provimento de dados; 

·        Desenvolvimento e orquestração de Pipelines de dados via ferramentas especialistas, SQL e outras ferramentas ou linguagens; Elastic Search; 

·        Hiperautomação; 

·        Keras; Pytorch; 

·        TensorFlow; 

·        Metodologias ágeis de desenvolvimento; 

·        Outras ferramentas de ciência de dados, aprendizagem de máquina, estatística, BI e/ou Analytics; 

·        Outras ferramentas de gestão de dados, incluindo modelagem, arquitetura, qualificação, metadados, integração, compartilhamento e engenharia de dados; 

·        Python; 

·        Shell Scrip

Atividades a serem executadas: 

• Realiza levantamento e detalhamento dos requisitos dos problemas de negócio;  

• Tradução dos problemas de negócio em análises de dados avançadas por meio de algoritmos complexos;  

• definição de experimentos, testes de hipóteses e elaboração de modelos analíticos;  

• projeto e desenvolvimento de algoritmos para operacionalizar  

• movimentação de dados envolvendo bases de dados relacionais e não  

• relacionais de grandes volumes de dados; atuação junto ao cliente de forma iterativa para validar os achados das análises; 

• análise, consolidação e apresentação do resultado dos desenvolvimentos realizados. 

• Realiza a coleta, o processamento e a análise de dados, desenvolvendo uma avaliação exploratória para identificar padrões e tendências, fazendo uso de modelos estatísticos e utilizando algoritmos de Machine Learning para fazer previsões e resolver problemas complexos.