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Resumo: Como Engenheiro de Ciência de Dados, você aproveitará soluções avançadas de análise e engenharia para impulsionar insights orientados por dados, combinando habilidades em engenharia de dados, aprendizado de máquina e desenvolvimento de software para resolver desafios comerciais complexos. Pontos principais: 1. Aproveitar análises avançadas e engenharia para impulsionar insights orientados por dados 2. Combinar habilidades em engenharia de dados, aprendizado de máquina e desenvolvimento de software 3. Colaborar de forma transversal para projetar e implantar soluções de ciência de dados Localização: Colombo, Sri Lanka Departamento: Dados, Inovação \& IA ID da vaga: 17522 Marca: ISA **Descrição** --------------- **Finalidade da vaga** --------------- Como Engenheiro de Ciência de Dados, você estará na vanguarda do uso de soluções avançadas de análise e engenharia para impulsionar insights orientados por dados dentro de nossa organização. Esta função envolve uma combinação de habilidades em engenharia de dados, aprendizado de máquina e desenvolvimento de software. Você trabalhará em colaboração com cientistas de dados, engenheiros e outras partes interessadas para projetar, implementar e implantar soluções de ciência de dados que resolvam desafios comerciais complexos. **Responsabilidades-chave de resultados** ------------------------------- * Exploração e pré-processamento de dados: Realizar análise exploratória de dados para compreender as características dos dados e identificar padrões. * Colaborar com engenheiros de dados para pré-processar e limpar dados destinados a aplicações de aprendizado de máquina. * Engenharia de recursos: Contribuir para o desenvolvimento de pipelines de engenharia de recursos para extrair informações relevantes de dados brutos. * Trabalhar com cientistas de dados para identificar e criar recursos que melhorem o desempenho dos modelos. * Desenvolvimento e implantação de modelos: Implementar modelos de aprendizado de máquina, incluindo as fases de treinamento, validação e teste. * Colaborar com desenvolvedores de software para implantar modelos em ambientes de produção. * Desenvolvimento de pipelines de dados: Projetar e construir pipelines de dados robustos para processos eficientes de extração, transformação e carregamento (ETL). * Garantir escalabilidade e confiabilidade dos pipelines de dados para lidar com grandes volumes de dados. * Programação e desenvolvimento de software: Utilizar linguagens de programação como Python ou Java para tarefas de ciência de dados e engenharia. * Colaborar com equipes de engenharia de software para integrar soluções de ciência de dados em sistemas de software maiores. * Otimização e ajuste de desempenho: Otimizar algoritmos e modelos quanto ao desempenho, escalabilidade e eficiência. * Implementar processos contínuos de monitoramento e aprimoramento para modelos implantados. * Colaboração: Trabalhar em estreita colaboração com equipes multifuncionais, incluindo cientistas de dados, analistas e engenheiros, para compreender os requisitos comerciais e desenvolver soluções impactantes. * Participar em processos de desenvolvimento ágil e contribuir para o planejamento e revisões de sprints. * Documentação: Documentar código, pipelines de dados e implementações de modelos para garantir reprodutibilidade e compartilhamento de conhecimento. * Manter documentação clara sobre arquitetura e projeto do sistema. **Responsabilidades-chave de resultados\-Continuação** ------------------------------------------ **Qualificações (acadêmicas, treinamentos, idiomas)** -------------------------------------------------- **Experiência profissional** ------------------- * Graduação ou mestrado em área relevante, como Ciência da Computação, Ciência de Dados ou disciplina correlata. * Fortes habilidades de programação em linguagens como Python, Java ou similares. * Sólida compreensão de conceitos, algoritmos e modelagem estatística de aprendizado de máquina. * Experiência com frameworks de processamento de dados (ex.: Apache Spark) e bibliotecas de aprendizado de máquina (ex.: scikit\-learn, TensorFlow, PyTorch). * Proficiência no projeto e otimização de pipelines de dados. * Familiaridade com sistemas de controle de versão (ex.: Git) e práticas colaborativas de desenvolvimento. * Excelentes habilidades analíticas e de resolução de problemas. * Habilidades eficazes de comunicação para públicos técnico e não técnico.
