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! 😊🚀