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Python Data Science | Mid (Remote)



Descrição da vaga

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Responsabilidades e atribuições

  • Realizar o mapeamento, entendimento e tradução de desafios de negócio em modelos matemáticos e simulações de Pesquisa Operacional (otimização e simulação);
  • Implementar modelos computacionais robustos e conduzir a resolução através de solvers matemáticos apropriados;
  • Desenvolver tecnologias, arquiteturas e componentes de software que suportem e escalem as operações de Pesquisa Operacional;
  • Realizar o deploy e a sustentação de modelos prescritivos em ambiente produtivo, utilizando contêineres e esteiras de integração contínua (CI/CD);
  • Aplicar técnicas de otimização em larga escala e métodos de decomposição para resolução de problemas complexos;
  • Integrar técnicas de estatística e machine learning voltadas à otimização de processos e previsão de demanda;
  • Criar visualizações e relatórios analíticos de dados para apresentar resultados e apoiar tomadas de decisão estratégicas;
  • Atuar de forma colaborativa com times multidisciplinares e áreas de negócio na entrega de ponta a ponta das soluções;
  • Seguir e promover as melhores práticas de engenharia de software (versionamento, testes automatizados, depuração e documentação).

Requisitos e qualificações

  • Sólida experiência com técnicas de modelagem matemática, programação linear (LP) e programação inteira mista (MIP);
  • Experiência prática com desenvolvimento em Python para além de análise de dados (estruturação de código, algoritmos e boas práticas) e/ou C/C++;
  • Vivência na implementação de algoritmos de otimização e integração com solvers;
  • Conhecimento e aplicação de técnicas de otimização em larga escala e métodos de decomposição;
  • Conhecimento em tecnologias de programação como Java, Python e seus principais frameworks;
  • Experiência em colocar modelos analíticos/prescritivos em produção (deploy), incluindo containerização e práticas de CI/CD;
  • Conhecimento nos princípios de DevSecOps;
  • Conhecimento em análise de dados, estatística e machine learning aplicados à otimização e previsão de demanda;
  • Domínio de boas práticas de desenvolvimento de software: Git, depuração (debugging), testes unitários, validação e manutenção de código;
  • Habilidade no uso de bibliotecas de visualização de dados (como Plotly, Seaborn ou Matplotlib).


Diferenciais:

  • Experiência com a biblioteca Pyomo;
  • Experiência com solvers comerciais como Gurobi ou CPLEX.

Informações adicionais

Benefícios

  • Vale-alimentação e/ou vale-refeição;
  • Plano de saúde e plano odontológico;
  • Plano de saúde para o seu pet;
  • Auxílio home office (para vagas remotas);
  • Kit de boas-vindas no onboarding;
  • Seguro de vida;
  • Zenklub, com acompanhamento psicológico e nutricional;
  • TotalPass;
  • Programa de Certificações e Capacitação Contínua com parceiros (Adobe, Anthropic, AWS, Google, Microsoft, Salesforce);
  • Parcerias e descontos para o seu desenvolvimento;
  • Acesso ao conteúdo UOL;
  • Kit maternidade;
  • Licença maternidade e paternidade estendidas; 
  • Programa de indicações.

Etapas do processo

  1. Etapa 1: Cadastro
  2. Etapa 2: Mapeamento de Stack
  3. Etapa 3: Fit Cultural
  4. Etapa 4: Cadastro Complementar de Documentação
  5. Etapa 5: Entrevista Líder
  6. Etapa 6: Cadastro de Qualificação
  7. Etapa 7: Oferta e Negociação
  8. Etapa 8: Contratação

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