ShyftLabs
ShyftLabs
A ShyftLabs ajuda empresas a transformar dados e inteligência artificial em capacidades empresariais práticas. Seu trabalho abrange consultoria em dados e IA, prototipagem rápida, entrega de soluções, escalabilidade de plataformas e operações contínuas, apoiando as organizações desde a estratégia inicial até a implantação em produção. A empresa desenvolve infraestrutura segura de dados, serviços de plataformas em nuvem, análises e soluções de IA projetadas para se integrar aos fluxos de trabalho existentes e melhorar o desempenho operacional. A ShyftLabs trabalha com seus clientes durante todo o ciclo de vida de suas iniciativas de dados e IA, adaptando as implementações às suas metas de transformação.

Cientista de Dados (Híbrido, Índia)

A ShyftLabs busca um cientista de dados para desenvolver modelos preditivos, realizar experimentos e criar pipelines de dados. A função transforma análises complexas em recomendações que orientam decisões de produto e negócios.

Descrição

  • Desenvolver e validar modelos de machine learning para previsões, segmentação e recomendações
  • Trabalhar com as equipes de produto e engenharia para transformar questões de negócio em problemas analíticos
  • Explorar e analisar grandes conjuntos de dados para identificar padrões relevantes
  • Planejar e avaliar testes A/B e outros experimentos
  • Criar e manter pipelines de dados em colaboração com a engenharia de dados
  • Apresentar insights por meio de relatórios, dashboards e apresentações
  • Acompanhar o desempenho e o drift dos modelos implantados, aprimorando-os quando necessário
  • Ajudar a estabelecer boas práticas de experimentação, avaliação de modelos e qualidade de dados
  • Transformar os dados da empresa em insights acionáveis e produtos inteligentes

Requisitos

  • Pelo menos três anos de experiência em ciência de dados, machine learning aplicado ou análise quantitativa
  • Conhecimento avançado de Python, incluindo Pandas, NumPy e Scikit-learn, além de SQL
  • Forte compreensão de estatística e desenho de experimentos, incluindo testes A/B
  • Experiência prática no desenvolvimento e na avaliação de modelos de machine learning para aplicações reais
  • Boa capacidade de comunicação para explicar resultados técnicos a públicos não técnicos
  • Experiência com grandes conjuntos de dados e produção de código de análise eficiente e pronto para produção
  • Familiaridade com Matplotlib, Seaborn, Tableau ou ferramentas de visualização de dados comparáveis
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Scikit-learn
  • SQL
  • Estatística e desenho de experimentos, incluindo testes A/B
  • Desenvolvimento de modelos de machine learning

Benefícios

  • Remuneração competitiva com bônus baseados em desempenho
  • Horários flexíveis com opções de trabalho remoto e híbrido
  • Seguro de saúde e benefícios de bem-estar
  • Orçamento para aprendizado e desenvolvimento profissional
  • Ambiente colaborativo no qual o trabalho analítico contribui diretamente para as decisões

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