Cientista de Dados Sênior

🔥 7 minutos atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 10%

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.

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Cint

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1001 - 5000 funcionários

Fundada em 2004

💼 Consultoria

📣 Marketing

💰 Venture Round em 2016-01

Consulting • Marketing • Market Research

A Cint é uma plataforma líder global de tecnologia que oferece um mercado abrangente para pesquisas de mercado. A empresa opera o maior mercado de pesquisa programática do mundo, conhecido como Cint Exchange, que conecta pesquisas a milhões de respondentes em 130 países. A Cint oferece serviços como medição de mídia e monetização de audiência, aproveitando tecnologia poderosa para fornecer a empresas orientadas por insights dados acionáveis. Com foco em qualidade e confiança, a Cint utiliza ferramentas avançadas de IA e aprendizado de máquina para garantir a integridade e a precisão dos dados coletados. Atende a uma ampla gama de indústrias, oferecendo ferramentas para medir o impacto da publicidade, conduzir estudos de elevação de marca e otimizar estratégias de marketing em tempo real. A Cint é confiada por milhares de empresas por sua abordagem inovadora de conectar negócios com os participantes de pesquisa certos, de forma eficiente e eficaz.

Descrição

• Projetar metodologias estatísticas e bases de código de machine learning que impulsionam produtos de mensuração de mídia. • Liderar pesquisas, discovery e o desenvolvimento de ponta a ponta de modelos novos e existentes de machine learning e estatística relacionados à mensuração de mídia. • Extrair, manipular e analisar conjuntos de dados massivos e complexos para identificar insights que orientem a estratégia e o roadmap de produtos. • Planejar, desenvolver e manter projetos de data science de ponta a ponta, com supervisão mínima. • Trabalhar em parceria com as equipes de engenharia e produto no design técnico, deployment, implementação e validação contínua de modelos escaláveis de machine learning. • Desenvolver, validar e manter modelos estatísticos e de machine learning. • Realizar a avaliação e validação contínuas de metodologias internas e externas de produtos. • Transformar resultados estatísticos em visualizações e apresentações para stakeholders técnicos e não técnicos. • Comunicar descobertas e recomendações estatísticas com clareza para públicos empresariais e técnicos diversos.

🎯 Requisitos

• Mestrado ou equivalente em Estatística, Ciências Quantitativas, Data Science, Pesquisa Operacional ou outra área quantitativa. • 5 anos de experiência atuando em data science, preferencialmente em pesquisa de mercado ou analytics de publicidade. • Capacidade de manipular, analisar e interpretar grandes fontes de dados de forma independente. • Conhecimento profundo de técnicas e conceitos estatísticos avançados, incluindo propriedades de distribuições, testes de hipóteses, testes paramétricos e não paramétricos, desenho de pesquisas, teoria da amostragem, desenho experimental, regressão ou modelagem preditiva e modelagem estocástica ou simulação. • Conhecimento sólido de técnicas de machine learning, incluindo clustering, regressão e seus trade-offs no mundo real, além de modelos baseados em árvores e seus trade-offs no mundo real. • Conhecimento prático da aplicação de técnicas estatísticas e de modelagem. • Forte capacidade analítica, com foco na validação e precisão dos dados. • Capacidade de pesquisar e aprender novos métodos, ferramentas e técnicas de forma independente. • Perfil proativo, capaz de conduzir projetos de ponta a ponta com supervisão mínima. • Proficiência em Python para análise estatística e implementação de modelos de machine learning. • Experiência em mensuração de mídia e atribuição digital (diferencial). • Experiência com testes multivariados (diferencial). • Experiência com modelagem preditiva (diferencial). • Experiência em modelar e quantificar resultados conectando dados de pesquisas atitudinais a dados comportamentais de compras (diferencial). • Experiência com metodologias de pesquisas online (diferencial). • Capacidade de escrever e otimizar queries SQL (diferencial). • Experiência com tecnologias de big data, como Spark (diferencial).