Instituto de Pesquisas Eldorado on 1999. aastal asutatud Brasiilia teadus- ja arendusinstituut, mis aitab organisatsioonidel muuta tehnoloogiaalgatused testitud toodeteks ja praktiliseks innovatsiooniks. Selle tegevus hõlmab telekommunikatsioonitoodete sertifitseerimist, laboratoorseid katseid ja innovatsioonikonsultatsioone sellistes valdkondades nagu autotööstus, tervishoid, logistika, põllumajandus, energeetika ning nafta- ja gaasisektor. Instituut arendab ka koolitus- ja haridusprogramme ning teeb koostööd tööstus- ja teaduspartneritega, et laiendada tehnoloogilisi võimekusi.
Vanemandandmeanalüütik, masinõpe – hübriidtöö Brasiilias
Vanemandmeanalüütik, kes arendab Eldorado teadus- ja arenduskeskuses masinõppemudeleid ning optimeerimislahendusi täiustatud analüütika, protsesside täiustamise ja otsuste tegemise jaoks.
Kirjeldus
- Arenda, treeni ja juuruta masinõppemudeleid praktiliste äriprobleemide lahendamiseks
- Puhasta, teisenda ja halda suuri andmekogumeid, säilitades andmete kvaliteedi ja terviklikkuse
- Teosta uurivat analüüsi ning tuleta teadmisi struktureeritud ja struktureerimata andmetest
- Tee koostööd eri valdkondade meeskondadega, et muuta ärivajadused tehnilisteks lahendusteks
- Loo tõhusaid ja skaleeruvaid andmekonveiereid ning automatiseeritud töövooge
- Kavanda prognoosiva analüütika algoritme, mis hõlmavad ärireeglitega määratud muutujaid
- Edasta analüütilisi tulemusi ja soovitusi sise- ja välistele sidusrühmadele selgelt
- Jälgi andmeteaduse ja masinõppe arenguid ning rakenda asjakohaseid uuendusi
- Loo optimeerimismudeleid matemaatilise programmeerimise, heuristikute ja metaheuristikute abil
Nõuded
- Inseneriteaduste, matemaatika, statistika, arvutiteaduse või seotud valdkonna bakalaureusekraad
- Statistika põhjalik tundmine
- Tõendatud kogemus andmeanalüüsi ja analüütiliste meetoditega
- Töökogemus Pythoniga, sealhulgas pandase, NumPy ja Matplotlibi kasutamisel
- Edasijõudnud inglise keele oskus rahvusvahelise meeskonnaga koostööks
- Magistrikraad täppisteaduste uurimisvaldkonnas tuleb kasuks
- Optimeerimismeetodite, matemaatilise programmeerimise, heuristikute ja metaheuristikute tundmine tuleb kasuks
- Masinõppe ja süvaõppe algoritmide ning teekide, sealhulgas scikit-learni, PyTorchi ja TensorFlow’ tundmine tuleb kasuks
- Oskus struktureerida keerukaid probleeme ja pakkuda nende lahendamiseks välja arvutusarhitektuure
Hüved
- Puudega inimesi julgustatakse kandideerima
- Kaasav töökeskkond, mis on pühendunud võrdsetele võimalustele
- Töö tähenduslike projektide kallal, millel on positiivne mõju päriselus
- Võimalus laiendada oma kogemusi ja rakendada teadmisi asjakohastes projektides