Informações

Nós somos a Quality Digital! Saiba mais sobre a gente:

• Uma frase que nos define - Somos especialistas em soluções de TI e apaixonados por inovação! 🚀
• Ao infinito e além - Somos #semfronteiras. Nosso time está espalhado pelo Brasil e pelo mundo 🌎
• Nossa cultura - Mesmo distantes, estamos juntos 🧡 Temos cerimônias para estarmos mais próximos, compartilhar conhecimento e ficar por dentro das novidades da nossa empresa!
• Somos diversos - Um dos nossos compromissos é fazer da companhia um ambiente cada vez mais diverso, inclusivo e respeitoso, valorizando e promovendo a pluralidade. Por isso, aqui temos espaço para todas as pessoas, independente de raça, gênero, idade, orientação sexual, crença religiosa ou deficiência. 🏳️‍🌈👩🏾‍🦽
• Nosso objetivo - Potencializar os negócios dos nossos clientes através de soluções inovadoras e sustentáveis. Topa vir com a gente nessa? 🎯

• Pandas, NumPy, SQL;
• Conhecimento básico em estatística para reconhecimento do padrão dos dados;
• Ferramentas de versionamento de dados (MLflow, Git);
• Fundamentos básicos dos algoritmos de regressão, classificação, clustering;
• Noções básicas de overfitting/underfitting;
• Conhecimento das ferramentas de notebooks como: Jupyter Notebooks, Google Colab etc.;
• Conhecimento de Ferramentas de pipeline em ML como MLflow, AirFlow, etc.;
• Conhecimento em automatizar o processo de retreino;
• Conhecimento em CI/CD;
• Noções de arquitetura MLOps.

OBS.: Hey! Caso você não preencha todos os requisitos da vaga, te convidamos a se candidatar mesmo assim, ok? Faremos uma análise cuidadosa do seu perfil considerando todas as suas qualificações 😉

• Feature Engineering

Criar novas variáveis com base em conhecimento de domínio e análise exploratória.

Normalizar, padronizar, discretizar ou aplicar técnicas de codificação (one-hot, label encoding).

Implementar pipelines de engenharia de features reutilizáveis (com ferramentas como scikit-learn, PySpark, dbt ou Feature Store).

• Model training

Fazer análise da base analítica do modelo (ABT – Analytical base table).

Preparar dados de treino, validação e teste.

Conhecimento básico das bibliotecas python: scikit-learn, XGBoost, LightGBM ou TensorFlow/Keras.

Conhecimento básico dos algoritmos de ML

Conhecimento básico do processo de automatização do treinamento com scripts versionados.

Ajustar hiperparâmetros básicos para obter bom desempenho do modelo.

•  Model validation

Conhecimento das métricas estatísticas adequadas ao problema (ex: AUC, F1, RMSE, LogLoss).

Conhecimento dos métodos de k-fold cross-validation.

Realizar análise de erro, matriz de confusão e curva ROC.

Documentar os experimentos de forma reprodutível.

• Retreino

Auxiliar no monitoramento das métricas de performance em produção.

Conhecimentos basicos em data drift e concept drift.

Avaliar se o novo modelo supera o anterior antes de promover à produção.

O que você vai encontrar aqui:

• Um ambiente propício para aprendizado e crescimento profissional 🎯
• Avaliação de desempenho e feedbacks, visando o desenvolvimento contínuo das nossas pessoas 📊
• Vale alimentação e/ou refeição para suas compras de mercado e refeições 🍴
• Assistência médica e odontológica para que você e sua família estejam com a saúde em dia 💙
• Convênio com farmácias para descontos em medicamentos 💊
• Auxílio creche de acordo com política vigente 🍼
• Convênio academia para te incentivar a se exercitar 🤸‍♀️🤸‍♂️
• Parceria com o SESC para programações variadas de cultura e lazer ✈
• Parcerias para seus estudos de idiomas, tecnologia e plataforma de cursos 📚
• Empréstimo consignado com taxas atrativas + programa de educação financeira 💰
• Universidade Corporativa e trilhas de conhecimento com conteúdos diversos de tecnologia, soft skills, tendências de mercado e muito mais 👨‍💻
• Programa de Indicações com possibilidade de prêmios e bonificações 🎁 
• Seguro de vida coletivo ⛑