Informações

Estamos em busca de um Engenheiro Analítico para integrar nossa equipe, com foco em iniciativas que envolvem Engenharia, Ciência de Dados e Inteligência Artificial. A posição é ideal para profissionais com capacidade de resolver problemas complexos, tomar decisões baseadas em dados e aplicar suas habilidades para gerar insights estratégicos e soluções inovadoras. Se você tem habilidade para gerenciar múltiplas prioridades em um ambiente dinâmico, promover eficiência operacional e engajar stakeholders não técnicos com excelente comunicação, queremos conhecê-lo.
Responsabilidades:

• Projetar, construir e manter pipelines de dados escaláveis, otimizando o processamento de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados;
• Integrar, limpar e organizar dados de diferentes fontes, garantindo alta qualidade e integridade;
• Desenvolver soluções para armazenamento de dados eficientes (Data Lakes, Data Warehouses) e processos de ETL;
• Contribuir para o desenvolvimento e implementação de projetos de Inteligência Artificial, Agentes Autônomos, modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas de negócios;
• Participar na análise exploratória de dados (EDA), identificando padrões e oportunidades de melhoria;
• Trabalhar de perto com equipes de produtos, negócios e tecnologia para entender os requisitos de dados e propor soluções analíticas alinhadas aos objetivos da empresa;
• Fornecer suporte técnico e consultoria em melhores práticas para equipes que utilizam os sistemas de dados;
• Traduzir insights técnicos e complexos em linguagem acessível para diferentes níveis da organização;
• Monitorar a performance e sugerir melhorias nos processos de coleta, tratamento e utilização de dados;
• Acompanhar as tendências de mercado em tecnologias de dados e propor sua adoção, quando relevante.

Requisitos:

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas;
• Experiência em Engenharia de Dados, com conhecimentos em pipelines de dados, processamento de grandes volumes de informação e modelagem de bancos de dados (SQL e NoSQL);
• Experiência em Ciência de Dados, incluindo machine learning e algoritmos de IA;
• Proficiência em linguagens como Python;
• Experiência com ferramentas e plataformas de big data (Databricks);
• Conhecimento em sistemas de cloud computing (AWS, Azure) e ferramentas de integração de dados;
• Familiaridade com frameworks de machine learning como TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn;
• Conhecimento em indicadores de performance como ROI, CAC, LTV, TTV, Churn Rate e Ticket Médio.

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