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Especialista em Ciência de Dados (Machine Learning) - Curitiba/PR

brfsa Curitiba, Paraná, Brazil

Food and Beverage Services · 10,001+ employees

Jul 09
machine-learning Mid (2-5 yrs) Full-time Brazil
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About the role

The specialist will identify opportunities to apply machine learning techniques to business scenarios and develop predictive models to solve complex problems. They are also responsible for preparing large datasets, creating technical documentation, and deploying services via REST APIs.

What they look for

Machine Learning Python Scikit-Learn TensorFlow PyTorch Predictive Modeling Regression Classification Clustering Time Series REST APIs Feature Engineering Statistical Analysis Agile Methodologies Data Pipelines ROI Analysis

Requirements

Candidates must hold a bachelor's degree in Computer Science, Information Systems, or a related field. Strong proficiency in Python, machine learning algorithms, and experience with libraries like Scikit-Learn, TensorFlow, and PyTorch are required.

Full description

Que tal construir sua carreira em uma das maiores companhias de alimentos do mundo? Venha trabalhar na MBRF, uma empresa que está presente na vida de milhares de famílias ao redor do mundo. Dos momentos mais simples aos mais especiais, alimentamos a vida por meio da qualidade, da inovação e das pessoas que fazem tudo acontecer.

Descrição do Cargo

-Identificar oportunidades para aplicar técnicas de Machine Learning em cenários de negócios -Desenvolver e implementar modelos de ML para resolver problemas complexos -Analisar e preparar grandes conjuntos de dados para modelagem -Construir modelos preditivos: regressão, classificação, clustering e séries temporais -Criar documentação técnica dos projetos e modelos desenvolvidos -Desenvolver e expor serviços via APIs REST

Formação Acadêmica

Ensino Superior completo em Ciência da Computação, Sistemas da Informação, Engenharia da Computação, Tecnólogo em Processamento de Dados e áreas afins.

Requisitos

-Domínio em Machine Learning -Sólidos conhecimentos em algoritmos de ML e suas aplicações práticas -Experiência com bibliotecas: Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch -Criação e otimização de pipelines de ML -Deploy de modelos em produção -Programação em Python -Feature Engineering e seleção de atributos -Análise estatística e inferência

-Familiaridade com gestão de projetos e metodologias ágeis (Daily, Sprint Planning, Sprint Review) -Conhecimento em análise de Saving e ROI

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