CIENTISTA DE DADOS SR.

Descrição

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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