Cientista de Dados

Descrição do Papel

Sobre a Damia

A Damia é uma agência de recrutamento especializada em tecnologia em Portugal, focada em funções de tecnologia, produto e engenharia. Trabalhamos com scaleups financiadas, empresas internacionais a formar equipas em Portugal e organizações tecnológicas estabelecidas a escalar contratações críticas.

A nossa abordagem é consultiva, não transacional. Cada mandato passa por uma metodologia estruturada, desde a descoberta estratégica e mapeamento de talentos até listas curadas e acompanhamento pós-contratação, liderada por recrutadores seniores que compreendem o mercado e as funções para as quais recrutam.

A Damia faz parte do ecossistema do Grupo Triveris ao lado da We Are META e da Landing.Jobs, dando-nos alcance em todo o espectro de talentos tecnológicos em Portugal.

A Damia apoia os seus clientes com contratações diretas.

Sobre o papel: O departamento de Ciência de Dados desempenha um papel fundamental na empresa, gerando valor através do desenvolvimento de algoritmos e soluções analíticas de produção. A equipe utiliza técnicas e algoritmos avançados para proporcionar o máximo valor dos dados nas suas diversas formas (como modelos de classificação, PNL, detecção de anomalias, teoria dos grafos, aprendizado profundo, entre outros). Como Cientista de Dados, o candidato selecionado assumirá o papel clássico de desenvolvimento e implementação de projetos de dados de forma integral. Fazer parte da equipe requer uma mistura de habilidades quantitativas e analíticas sólidas, uma base sólida em modelagem estatística e aprendizado de máquina, uma natureza tecnicamente apta, juntamente com uma paixão pela resolução de problemas e um desejo de impulsionar a tomada de decisões baseada em dados.

Responsabilidades:

- Exploração e Pré-processamento de Dados: Coletar, limpar e transformar grandes conjuntos de dados complexos de várias fontes para garantir a qualidade e integridade dos dados para análise

- Análise Estatística e Modelagem: Aplicar métodos estatísticos e modelos matemáticos para identificar padrões, tendências e relações em conjuntos de dados, e desenvolver modelos preditivos

- Aprendizado de Máquina: Desenvolver e implementar algoritmos de aprendizado de máquina, como classificação, regressão, clustering e aprendizado profundo, para resolver problemas de negócios e melhorar processos

- Engenharia de Características: Extrair características relevantes de fontes de dados estruturados e não estruturados, e projetar e criar novas características para aumentar o desempenho do modelo

- Desenvolvimento e Avaliação de Modelos: Construir, treinar e otimizar modelos de aprendizado de máquina usando técnicas de ponta, e avaliar o desempenho do modelo usando métricas apropriadas

- Visualização de Dados: Apresentar resultados de análises complexas de forma clara e concisa utilizando técnicas de visualização de dados, e comunicar insights aos stakeholders de forma eficaz

- Resolução Colaborativa de Problemas: Colaborar com equipes multifuncionais, incluindo gerentes de produto, engenheiros de dados, desenvolvedores de software e stakeholders de negócios para identificar soluções pautadas em dados e implementá-las em ambientes de produção

- Pesquisa e Inovação: Manter-se atualizado com os últimos avanços em ciência de dados, aprendizado de máquina e áreas relacionadas, e explorar proativamente novas abordagens para aumentar as capacidades analíticas da empresa

Requisitos

- Licenciatura (Mestrado é um plus) em Ciência da Computação, Matemática, Estatística ou uma área relacionada

- Mais de 3 anos de experiência comprovada em criar e implementar algoritmos de aprendizado de máquina e implantá-los com sucesso em produção.

- Forte entendimento e experiência prática com vários algoritmos de aprendizado de máquina.

- Proficiência em Python

- Experiência com SQL e ferramentas de manipulação de dados (por exemplo, Pandas, NumPy) para extrair, limpar e transformar dados para análise

- Sólida fundamentação em conceitos e técnicas estatísticas, incluindo testes de hipóteses, análise de regressão, análise de séries temporais e design experimental

- Fortes habilidades analíticas e de pensamento crítico para abordar problemas de negócios, formular hipóteses e traduzi-las em soluções acionáveis

- Proficiência em bibliotecas de visualização de dados para criar representações visuais significativas de dados complexos

- Excelentes habilidades de comunicação escrita e verbal para apresentar descobertas complexas e conceitos técnicos a partes interessadas técnicas e não técnicas

- Capacidade demonstrada de trabalhar efetivamente em equipes multifuncionais, colaborar com colegas e contribuir para um ambiente de trabalho positivo

- Experiência com ferramentas de Big Data

- Residindo atualmente em Portugal e legalmente autorizado a trabalhar no país

Bom saber:

- Experiência no domínio de fraudes

- Experiência com Airflow, CircleCI, PySpark, Docker e K8S