Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-8113 · ACESSO PARCIAL
Cientista de Dados Sênior | Machine Learning e IA| Mid/Senior (Hybrid/SP)
Compass UOL · Guarulhos, São Paulo, Brasil
Esta é 1 de 63.253 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada há 14 horas
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
63.253
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (63.253 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
.
- Desenvolver modelos preditivos e soluções de Machine Learning para problemas complexos de negócio, desde a exploração dos dados até a validação, interpretação e disponibilização dos modelos;
- Traduzir necessidades de negócio em perguntas analíticas, requisitos técnicos, datasets e soluções de Dados e Machine Learning;
- Desenvolver soluções em Python utilizando técnicas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e Deep Learning;
- Participar do desenho e detalhamento técnico de novas soluções e funcionalidades de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial;
- Desenvolver, evoluir e otimizar pipelines e plataformas de dados para processamento em larga escala, utilizando tecnologias como Spark/PySpark, Kafka e/ou Amazon Kinesis;
- Trabalhar com serviços AWS de Dados, Analytics e Machine Learning, como SageMaker, Glue, EMR, Athena, Redshift e Lake Formation;
- Atuar na implementação, otimização, monitoramento e sustentação de modelos, pipelines e funcionalidades em produção, garantindo performance, escalabilidade, estabilidade e confiabilidade;
- Explorar dados e resultados dos modelos, identificando padrões, oportunidades e melhorias para o negócio;
- Aplicar boas práticas de experimentação, testes, versionamento e acompanhamento do ciclo de vida de modelos e pipelines;
- Trabalhar de forma colaborativa com times de Engenharia, Dados, Produto e Negócios na construção de soluções ponta a ponta;
- Atuar na resolução de problemas e gestão de dependências técnicas em ambientes dinâmicos e de alta complexidade.
- Disponibilidade para atuação híbrida 2 vezes por semana em R. Carlo Bauduco, 200 - Vila Paraíso, Guarulhos - SP.
- Experiência profissional como Cientista de Dados, com atuação prática em Machine Learning.
- Experiência prática com Python aplicado à Ciência de Dados e Machine Learning.
- Experiência no desenvolvimento de modelos preditivos para problemas reais de negócio.
- Conhecimento em aprendizado supervisionado, não supervisionado e Deep Learning.
- Experiência com Scikit-learn, XGBoost e/ou LightGBM.
- Conhecimento de Statsmodels e/ou SciPy.
- Experiência com Jupyter e/ou Databricks.
- Conhecimento de MLflow e boas práticas de experimentação e ciclo de vida de modelos.
- Experiência com AWS para Dados, Analytics e Machine Learning, especialmente Amazon SageMaker, além de Glue, EMR, Athena e Redshift.
- Experiência com processamento de dados em larga escala utilizando Apache Spark/PySpark.
- Experiência com Apache Kafka e/ou Amazon Kinesis, incluindo processamento de dados em streaming.
- Conhecimento em desenho, desenvolvimento e otimização de pipelines e plataformas de dados.
- Conhecimento de SQL, Git, processamento distribuído, performance e escalabilidade.
- Conhecimento de NLP e/ou Visão Computacional.
- Experiência ou conhecimento em TensorFlow, PyTorch e/ou Apache Flink.
- Conhecimento em Delta Lake/Delta Tables, AWS Lake Formation e/ou tecnologias NoSQL será considerado diferencial.
- Conhecimento em ferramentas de ETL, como Informatica PowerCenter, modelagem de dados/Power Designer e Power BI será considerado diferencial.
- Boa capacidade de raciocínio lógico, análise e resolução de problemas, comunicação, colaboração, resiliência e gestão de dependências.
- Conhecimento ou experiência com metodologias ágeis/Scrum.
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
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Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
63.253 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.