A Keyrus acredita na diversidade e na inclusão. Encorajamos a todos a participarem em nosso processo de contratação, não importando o gênero, idade, raça, religião. Não permitimos nenhum tipo de discriminação. Isto é reforçado no processo de contratação e vivido dessa forma na empresa.

Sabemos que grandes resultados só são alcançados com uma grande equipe, por isso procuramos pessoas talentosas e apaixonadas, com desejo de crescer profissionalmente e criar uma trajetória de carreira conosco.

Papéis e Responsabilidades

Desenvolver e implementar modelos estatísticos e de machine learning para resolver problemas de negócio complexos.

Conduzir análises exploratórias de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades de melhoria.

Aplicar técnicas de inferência causal para entender o impacto de diferentes ações e intervenções.

Colaborar com equipes multidisciplinares para definir objetivos, requisitos e métricas de sucesso.

Comunicar de forma clara e eficaz os resultados das análises para diferentes públicos, incluindo stakeholders de negócio.

Participar ativamente de todo o ciclo de vida de projetos de ciência de dados, desde a coleta e limpeza dos dados até a implantação e monitoramento dos modelos.

Contribuir para a evolução da arquitetura de dados e da infraestrutura de machine learning.

Mentorar e apoiar o desenvolvimento de cientistas de dados juniores.

Qualificações Essenciais

Sólida experiência em ciência de dados, com foco em modelagem estatística, machine learning e inferência causal.

Proficiência em linguagens de programação como Python e R (obrigatórios), com foco em bibliotecas como Pandas, Scikit-learn, Statsmodels.

Experiência prática com frameworks de processamento de dados distribuídos, como PySpark.

Experiência com ferramentas de versionamento de modelos e experimentação, como MLflow.

Conhecimento aprofundado em técnicas de inferência causal, como modelos de regressão, matching, difference-in-differences, instrumental variables, etc.

Familiaridade com bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL).

Experiência com metodologias ágeis (Scrum, Kanban) e ferramentas de DevOps.

Qualificações Desejáveis

Experiência com plataforma de cloud computing Azure.

Experiência com ferramentas de visualização de dados, como Power BI.

Conhecimento em técnicas de otimização de modelos de machine learning.

Experiência com a construção e implantação de pipelines de dados automatizados.

Experiência com o desenvolvimento de APIs para disponibilizar modelos de machine learning.

Proatividade e iniciativa para identificar oportunidades de melhoria e inovação

Nossa missão é Auxiliar as empresas a extrair todo o potencial de Dados e Digital objetivando aumentar seu desempenho, ajudando na transformação, gerando novas alavancas de crescimento e competitividade.

Vem fazer parte do Time Keyrus!

Se você quiser saber mais sobre nós, convidamos você a visitar nosso site: http://www.keyrus.com/br/

Desejamos boa sorte! 😊🚀