A Globo, gigante da mídia brasileira, anunciou recentemente uma oportunidade para Cientista de Dados Sênior em sua equipe de Data & AI. A posição, inserida no contexto do Hub Digital da empresa, destaca-se como parte fundamental da transformação da Globo em uma empresa media tech e D2C (Direct-to-Consumer).
O candidato selecionado será responsável por realizar análises em conjuntos de dados volumosos, visando extrair insights valiosos para orientar as decisões estratégicas da empresa. Trabalhando em um ambiente multidisciplinar, colaborará com outros profissionais, incluindo engenheiros de machine learning, desenvolvedores e engenheiros de dados, para formular e avaliar hipóteses que impulsionem o desenvolvimento dos produtos digitais da Globo.
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Uma das principais tarefas será defender a tomada de decisões baseada em dados, oferecendo recomendações para aprimorar o desempenho e a experiência do usuário. Além disso, o Cientista de Dados Sênior será responsável por construir, implementar, avaliar e manter modelos de machine learning, com o objetivo de aumentar o engajamento, a retenção e o entendimento do comportamento dos usuários.
A vaga também inclui a função de mentorar outros cientistas de dados, buscando disseminar conhecimento, garantir boas práticas e identificar oportunidades de projetos em toda a organização.
Os requisitos para a posição incluem experiência comprovada como Cientista de Dados, graduação em áreas como Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Ciência da Computação ou Engenharias, proficiência em Python e SQL, além de experiência em computação em nuvem (GCP e AWS) e manipulação de grandes volumes de dados. Conhecimentos em técnicas tradicionais e frameworks de Machine Learning, assim como habilidades de comunicação e conhecimento em ferramentas de versionamento de código, também são exigidos.
Destacam-se como diferenciais experiência em empresas de mídia digital, pós-graduação com foco em Machine Learning, vivência com arquiteturas de Deep Learning, experiências com produtificação de modelos de Machine Learning, conhecimento de ferramentas e práticas de MLOPs, e proficiência em inglês intermediário.
O modelo de trabalho é híbrido, com possibilidade de atuação presencial nas cidades do Rio de Janeiro, São Paulo, Belo Horizonte, Porto Alegre, Recife e Brasília, ou de forma remota para outras regiões do Brasil.
Os interessados podem se candidatar através do link fornecido na descrição da vaga.