Instituto de Pesquisas Eldorado, 1999 yılında kurulmuş ve kuruluşların teknoloji girişimlerini test edilmiş ürünlere ve somut yeniliklere dönüştürmesine yardımcı olan Brezilyalı bir araştırma ve geliştirme enstitüsüdür. Çalışmaları arasında telekomünikasyon ürünlerinin belgelendirilmesi, laboratuvar testleri ve otomotiv, sağlık, lojistik, tarım, enerji ve petrol ve gaz gibi sektörlere yönelik inovasyon danışmanlığı yer alır. Enstitü ayrıca eğitim ve öğretim programları geliştirir ve teknolojik yetkinlikleri artırmak için sanayi ve araştırma ortaklarıyla iş birliği yapar.
Kıdemli Veri Analisti, Makine Öğrenimi – Hibrit Brezilya
Eldorado'nun Ar-Ge merkezinde ileri analitik, süreç iyileştirme ve karar alma için Makine Öğrenimi modelleri ve optimizasyon çözümleri geliştiren Kıdemli Veri Analisti.
Açıklama
- Pratik iş sorunlarını çözmek için Makine Öğrenimi modelleri geliştirmek, eğitmek ve uygulamaya almak
- Veri kalitesini ve bütünlüğünü koruyarak büyük veri kümelerini temizlemek, dönüştürmek ve yönetmek
- Keşifsel analizler gerçekleştirmek ve yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden içgörüler elde etmek
- İş ihtiyaçlarını teknik çözümlere dönüştürmek için farklı ekiplerle iş birliği yapmak
- Verimli, ölçeklenebilir veri işlem hatları ve otomatik iş akışları oluşturmak
- İş kurallarıyla tanımlanan değişkenleri içeren tahmine dayalı analitik algoritmaları tasarlamak
- Analitik bulguları ve önerileri iç ve dış paydaşlara açıkça iletmek
- İlgili gelişmeleri uygulamak için veri bilimi ve Makine Öğrenimi alanındaki gelişmeleri takip etmek
- Matematiksel programlama, sezgisel yöntemler ve meta-sezgisel yöntemlerle optimizasyon modelleri oluşturmak
Gereksinimler
- Mühendislik, Matematik, İstatistik, Bilgisayar Bilimleri veya ilgili bir alanda lisans derecesi
- İstatistik konusunda sağlam bilgi
- Veri analizi ve analitik yöntemlerde kanıtlanmış deneyim
- pandas, NumPy ve Matplotlib dahil olmak üzere Python kullanarak profesyonel deneyim
- Uluslararası bir ekiple iş birliği yapabilecek düzeyde ileri İngilizce bilgisi
- Kesin Bilimler alanında bir araştırma dalında yüksek lisans derecesi tercih sebebidir
- Optimizasyon yöntemleri, matematiksel programlama, sezgisel yöntemler ve meta-sezgisel yöntemler bilgisi tercih sebebidir
- scikit-learn, PyTorch ve TensorFlow dahil olmak üzere Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme algoritmaları ve kütüphaneleri bilgisi tercih sebebidir
- Karmaşık problemleri yapılandırabilme ve bunları çözmek için hesaplama mimarileri önerebilme
Yan Haklar
- Engelli kişilerin başvuruları teşvik edilmektedir
- Fırsat eşitliğine bağlı kapsayıcı bir çalışma ortamı
- Gerçek dünyada olumlu etkisi olan anlamlı projelerde çalışma
- Deneyimi genişletme ve uzmanlığı ilgili projelerde uygulama fırsatları