Cargo
Data Scientist
Nível exigido
Sênior
Tipo de contrato
Efetivo(CLT)
Para qual empresa é esta oportunidade?
Uma empresa resultante da Fusão entre a Suzano Papel e Celulose e a Fibria, somos a maior produtora de celulose de eucalipto e referência global em uso sustentável de recursos naturais. Estamos entre as principais fabricantes de papéis da América Latina e exportamos nossos produtos para mais de 100 países, por meio dos quais nos fazemos presentes na vida de bilhões de pessoas. Investindo há cerca de 90 anos em inovação e tecnologia, atualmente possuímos capacidade instalada de 10,9 milhões de toneladas de celulose de mercado e 1,4 milhão de toneladas de papéis por ano. Para que todos esses avanços sejam possíveis, contamos com equipes de aproximadamente 35 mil colaboradores.
SOBRE O TRABALHO
– Superior Completo em Engenharia, Ciências da Computação ou áreas correlatas;
– Conhecimento prático em ferramentas e bibliotecas de ciência de dados (Python, SQL, R, Excel);
– Conhecimento e vivência com técnicas de Analytics e desenvolvimento voltados para aplicações de negócio;
– Conhecimento em Estatística e Probabilidade;
– Curiosidade e disposição em se aprofundar nos desafios;
Serão grandes diferenciais:
– Fortes habilidades de Comunicação (tradução do técnico em linguagem de negócio);
– Conhecimento e vivência com soluções em nuvem;
– Conhecimento em soluções de controle e otimização de processos;
– Atuação em área industrial;
RESPONSABILIDADES
– Criar modelos e ensembles de modelos usando técnicas combinadas de Machine Learning, estatística e otimização para solução de problemas de negócio;
– Construir e gerenciar análises de múltiplas bases de dados de grande volume (ex. base sensores industriais) usando diversas ferramentas técnicas (SQL, R, Python, Excel) para criar análises fundadas com qualidade e rigor;
– Desenvolver modelos de otimização linear inteira, inteira mista, algoritmos evolutivos modelos utilizando técnicas de Inteligência Artificial para solução de problemas de negócio;
– Definir o frame do problema, suas features e a melhor forma de criar modelos para soluções de problemas;
– Criar ferramentas com o foco no aumento da produtividade do time em atividades críticas de Machine Learning, como pré-processamento, criação dos modelos e deploy;
– Interpretar resultados e gerar visualizações e conclusões de análises que construam histórias relevantes e conjunto de ações para a organização;
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