Estamos à procura de um Líder Técnico em Ciências de Dados para se juntar ao nosso time.
O candidato ideal será responsável por projetar e construir infraestrutura e sistemas de dados para permitir o processamento e análise eficiente de dados.
Você será o ponto de referência para desenvolver e implementar pipelines de dados, integração de dados e soluções de transformação de dados.
Seu profundo entendimento em Machine Learning será essencial, incluindo técnicas supervisionadas e não supervisionadas, aprendizado profundo (Deep Learning) e processamento de linguagem natural (NLP).
A experiência em Ciência de Dados é fundamental, com ênfase na manipulação e análise de grandes volumes de dados.
Proficiência em ferramentas como Python, R, SQL e plataformas de visualização de dados (ex: Power BI, Tableau) é necessária.
A experiência prática com plataformas de nuvem, especialmente Azure, incluindo serviços como Azure Machine Learning, Azure Data Factory e Azure Databricks, é essencial.
Capacidade de projetar e implementar soluções escaláveis e seguras na nuvem é um requisito chave.
Você deve ser capaz de transformar dados brutos em insights acionáveis que podem influenciar decisões de negócios.
Aplicar técnicas estatísticas para modelagem preditiva e análise de dados é fundamental.
Familiaridade com testes de hipóteses, regressão, análise de variância, entre outros, é esperada.
Liderança e gestão são cruciais.
Experiência em liderar equipes multifuncionais, orientando e desenvolvendo talentos em ciência de dados e engenharia de dados é necessária.
Capacidade de gerenciar projetos complexos, garantindo a entrega no prazo e dentro do orçamento, enquanto mantém altos padrões de qualidade, é essencial.
Formação acadêmica em Estatística, ciências da computação, engenharia de software ou cursos correlatos é necessária.
MBA ou Pós Graduação em Ciência de Dados, Machine Learning e/ou Inteligência Artificial é um diferencial.
Junte-se a nós e faça parte de um time inovador que está transformando dados em valor real.
Número de vagas: 1
Tipo de contrato e Jornada: Efetivo – CLT - Período Integral
Área Profissional: Coordenador em Informática, TI, Telecomunicações - Arquitetura de Soluções
Exigências
Escolaridade Mínima: Pós-graduação - Especialização/MBA
Valorizado
Experiência desejada: Entre 3 e 5 anos
Habilidades
Arquitetura de Tecnologia (ex: Azure): Experiência prática com plataformas de nuvem, especialmente Azure, incluindo serviços como Azure Machine Learning, Azure Data Factory e Azure Databricks
Capacidade de gerenciar projetos complexos, garantindo a entrega no prazo e dentro do orçamento, enquanto mantém altos padrões de qualidade
Capaz de aplicar técnicas estatísticas para modelagem preditiva e análise de dados
Ciência de Dados: Experiência em manipulação e análise de grandes volumes de dados. Proficiente em ferramentas como Python, R, SQL, e plataformas de visualização de dados (ex: Power BI, Tableau)
Diferencial: MBA ou Pós Graduação em Ciência de Dados, Machine Learning e/ou Inteligência Artificial.
Experiência necessária: Capacidade de projetar e implementar soluções escaláveis e seguras na nuvem
Familiaridade com testes de hipóteses, regressão, análise de variância, entre outros
Formação Acadêmica: Estatística, ciências da computação, engenharia de software ou cursos correlatos
Habilidade em transformar dados brutos em insights acionáveis que podem influenciar decisões de negócios
Liderança e Gestão: Experiência em liderar equipes multifuncionais, orientando e desenvolvendo talentos em ciência de dados e engenharia de dados
Machine Learning: Profundo entendimento de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo técnicas supervisionadas e não supervisionadas, aprendizado profundo (Deep Learning) e processamento de linguagem natural (NLP)
Na engenharia de dados na PwC, você se concentrará em projetar e construir infraestrutura e sistemas de dados para permitir processamento e análise de dados eficientes.
Você será responsável por desenvolver e implementar pipelines de dados, integração de dados e soluções de transformação de dados.
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