Explora oportunidades interessantes na Xtedder e junta-te à nossa equipa dinâmica!

Resumo da Posição:

Data Scientist mid com forte domínio de Python (NumPy, pandas, scikit-learn) e experiência em EDA, feature engineering e modelação de ML.
Sólida base em estatística e validação de modelos, com foco em gerar insights fiáveis e acionáveis.
Experiência em SQL, visualização de dados e ferramentas de experimentação como MLflow e W&B.
Capaz de desenvolver soluções de dados end-to-end e colaborar na sua implementação em produção.

Responsabilidades:

• Realizar análise exploratória de dados para identificar padrões, insights e problemas de qualidade

• Preparar e transformar dados, incluindo criação de features relevantes para modelos

• Desenvolver, treinar e validar modelos de Machine Learning supervisionados e não supervisionados

• Avaliar desempenho dos modelos utilizando métricas apropriadas e técnicas de validação

• Executar testes estatísticos para suportar decisões baseadas em dados

• Criar visualizações e dashboards para comunicar resultados a stakeholders

• Escrever queries SQL para extração e manipulação de dados

• Colaborar com equipas de engenharia e produto para implementar soluções de dados

• Acompanhar e documentar experimentos de ML utilizando ferramentas como MLflow ou W&B

• Apoiar a implementação e monitorização de modelos em produção

• Garantir boas práticas de versionamento e organização de código e modelos

Requisitos:

• Forte conhecimento de Python (NumPy, pandas, scikit-learn; com noções básicas de PyTorch/TensorFlow)

• Experiência sólida em Análise Exploratória de Dados (EDA) e feature engineering

• Forte base em estatística e probabilidade (testes de hipótese, inferência, distribuições)

• Experiência comprovada na construção e avaliação de modelos de ML supervisionados e não supervisionados (tuning e validação)

• Conhecimento de ferramentas de experimentação em ML (MLflow, Weights & Biases, Databricks ML)

• Proficiência em SQL para análise e consulta de dados

• Compreensão de estratégias de avaliação e validação de modelos (cross-validation, métricas, overfitting)

• Familiaridade básica com plataformas de ML em cloud (Azure ML, AWS SageMaker, GCP Vertex AI)

• Experiência em visualização de dados com Matplotlib, Seaborn, Plotly e ferramentas de BI como Power BI ou Tableau

• Compreensão dos fundamentos de MLOps (model registry, versionamento, ciclo de deploy)

Shape your future with us @Xtedder

Av. Engenheiro Duarte Pacheco Amoreiras
Torre 1, Piso 3 S9
1070-101
Lisboa, Portugal