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Data Scientist Machine Learning Engineer

Xpand IT · Viana do Castelo, P16, PT

Actively hiring Posted 1 day ago

Role overview

Data Science

Mid-level

Lisboa, Braga, Viana do Castelo

A área de Data Science dedica-se à análise e modelação de dados resolvendo problemas diversos e multidisciplinares com auxílio de conhecimentos de diversas áreas (matemática, engenharia de software e o conhecimento de algoritmos de machine learning).

O nosso foco está na implementação de soluções com impacto e que gerem valor. Com isto em mente, existe um grande foco nas nossas metodologias de desenvolvimento e abordagem aos problemas. Python é a principal linguagem de programação sendo, sempre que necessário, aplicada de forma distribuída permitindo a implementação de soluções em escala.

Principais responsabilidades

Enquanto Data Scientist & Machine Learning Engineer, terás a oportunidade de resolver problemas do mundo real em algumas das principais indústrias (Educação, Ciência, Banca, Telecomunicações e Distribuição). Terás como missão aplicar diversas técnicas de data science, tais como treino e modelação de modelos preditivos, e análise e visualização de dados a problemas específicos destas áreas da sociedade, com a finalidade de obter informação de valor a partir da extração, preparação e manipulação de grandes quantidades de dados.

Responsabilidades diárias:

Implementar soluções para extração, transformação e padronização de dados que transformem dados em bruto em informações inteligíveis e relevantes;

Pesquisar, analisar e implementar algoritmos modernos e eficientes a fim de fazer o melhor uso do conjunto de dados em análise;

Realizar análises exploratórias de dados e elaborar relatórios baseados nos dados e que permitam retirar conclusões a partir dos mesmos;

Otimização de soluções globais com recurso a modelos de machine learning/informação criada por análise de dados.

Conhecimento de estatística e conceitos matemáticos, tais como regressões lineares e logísticas, distribuição de dados e testes de normalidade.

Tags & focus areas

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