Cientista de Dados

Vaga não está no LinkedIn

🔥 13 horas atrás

💃 América Latina – Remoto

⏳ Contrato/Temporário

🟡 Pleno

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 12%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

Configurar Alerta de Email para Novas Vagas

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo

AgilityIO

SiteLinkedInTodas as Vagas

201 - 500 funcionários

Fundada em 2011

💼 Consultoria

📣 Marketing

🏥 Saúde

Consulting • Marketing • Healthcare

A AgilityIO é uma parceira de desenvolvimento de produtos e agência de engenharia de software que projeta e constrói softwares de próxima geração para startups inovadoras e empresas da Fortune 500. Liderada por veteranos de Wall Street e do Vale do Silício, a empresa é especializada em sistemas FinTech complexos e aplicações para consumidores, oferecendo engenheiros sêniores sob demanda e equipes dedicadas com retenção semanal. A AgilityIO está em conformidade com o SOC 2 Tipo II, contrata e treina engenheiros sêniores no Vietnã e na América do Sul, e oferece serviços completos desde a concepção e design até o desenvolvimento e escalonamento.

Descrição

• Avaliar análises elaboradas por IA em conjuntos de dados reais, incluindo a escolha dos métodos, as premissas e se as conclusões decorrem dos números • Realizar red teaming de análises estatísticas para identificar data leakage, p-hacking, comparações com fatores de confusão e conclusões sem fundamentação • Elaborar análises aprimoradas com metodologia sólida, incertezas apresentadas de forma honesta e conclusões claras • Criar, treinar e avaliar modelos de machine learning para classificação, regressão, clustering e forecasting • Aplicar feature engineering, validação cruzada e seleção de métricas • Documentar a metodologia, as premissas e as limitações para análise e reprodutibilidade • Colaborar com engenheiros, product managers e outros membros da equipe • Transformar perguntas abertas em problemas analíticos bem definidos

🎯 Requisitos

• Experiência profissional, acadêmica ou independente consistente na realização de análises de dados reais no mercado ou em pesquisa • Proficiência em Python e em seu ecossistema de dados (pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, statsmodels ou equivalentes) e em SQL • Experiência com Jupyter ou ambientes de notebooks semelhantes • Experiência com ferramentas e bibliotecas de visualização de dados (matplotlib, seaborn, Plotly ou ferramentas de BI, como Tableau ou Power BI) • Conhecimento prático dos fundamentos de machine learning: seleção de modelos, overfitting, métricas de avaliação e estratégias de validação • Inglês escrito e falado com clareza • Não é necessário diploma • Diferencial: experiência como Cientista de Dados, Analista de Dados ou Analytics Engineer • Diferencial: experiência na revisão, auditoria ou realização de red teaming de análises ou resultados de modelos produzidos por outras pessoas • Diferencial: familiaridade com armadilhas comuns em estatística aplicada: p-hacking, data leakage, fatores de confusão e comparações múltiplas • Diferencial: familiaridade com plataformas de cloud (AWS, GCP ou Azure), data warehouses (Snowflake, BigQuery ou Redshift) e práticas de MLOps, como rastreamento de experimentos e versionamento de modelos • Diferencial: experiência com Git e fluxos de trabalho colaborativos com controle de versão • Experiência anterior com projetos de anotação, avaliação ou treinamento de modelos de dados para IA/ML • Autonomia e conforto para trabalhar de forma independente e assíncrona em um ambiente remoto

🏖️ Benefícios

• Salário competitivo e bônus baseados em desempenho • Ambiente de trabalho remoto e flexível • Oportunidades de crescimento profissional e mentoria • Cultura de equipe envolvente e colaborativa, com projetos de ponta