A PwC é uma rede global de serviços profissionais que apoia empresas, governos e instituições com serviços de auditoria e asseguração, tributos, consultoria, transações, investigação forense e assessoria. Suas equipes ajudam as organizações a lidar com transformação digital, inteligência artificial, sustentabilidade, gestão de riscos e conformidade regulatória por meio de soluções voltadas para diferentes setores e serviços gerenciados em todo o mundo.
Gerente de Ciência de Dados na PwC, presencial na Índia
Lidere soluções de aprendizado de máquina e analytics para o Centro de Aceleração da PwC na Índia. Supervise projetos com clientes, entregas e equipes de ciência de dados.
Descrição
- Desenvolver e entregar soluções de ciência de dados.
- Liderar a execução da estratégia de ciência de dados focada no cliente.
- Garantir que o trabalho esteja alinhado às metas e à visão da PwC.
- Supervisionar e orientar os membros da equipe para alcançar resultados de alta qualidade.
- Aplicar as metodologias e a tecnologia da empresa para fortalecer o atendimento ao cliente.
- Construir relacionamentos com clientes e supervisionar projetos complexos.
- Manter altos padrões de integridade e profissionalismo.
- Encontrar oportunidades para melhorar processos e incentivar a inovação.
- Gerenciar o planejamento de projetos, orçamentos, entregas e conclusão.
- Resolver problemas envolvendo clientes, membros da equipe e partes interessadas.
- Orientar os membros da equipe, aproveitar seus pontos fortes e supervisionar seu desempenho.
- Adotar tecnologia e inovação para melhorar as entregas.
Requisitos
- Bacharelado e mestrado em ciência da computação, engenharia, econometria, estatística, análise de negócios ou informática.
- Pelo menos oito anos de experiência profissional.
- Sólidas habilidades de inglês falado e escrito.
- Experiência na criação e implantação de modelos de aprendizado de máquina em ambientes de nuvem.
- Conhecimento de algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado.
- Conhecimentos práticos de estatística.
- Experiência na realização de análises de dados.
- Experiência com frameworks e ferramentas de aprendizado de máquina.
- Conhecimentos avançados de programação em SQL e Python ou PySpark.
- Proficiência em ferramentas de visualização de dados.
- Conhecimentos práticos de conteinerização.
- Experiência com técnicas de explicabilidade e interpretabilidade de modelos.
Benefícios
- Oportunidades práticas de aprendizado direto.
- Acesso a ferramentas modernas e avançadas.
- Cultura de trabalho inclusiva.