Cientista de Dados
Petra Group
Rio de Janeiro
há 3 dias

Descrição : Sumario

Responsável por planejar e executar projetos de Data Mining / Analytics para implantação de soluções sistêmicas analíticas(descritivas, preditivas e prescritivas), baseadas em métodos, técnicas ealgoritmos de Inteligência Computacional e Estatística, visando a gestãoproativa aplicada aos diversos negócios da empresa.

  • Deve apoiar e suportar asáreas de negócio no sentido de utilizar as informações analíticas para definiçãode estratégias e apoio às decisões;
  • levantar novas necessidades, e propormelhorias. Deve interagir diretamente com a área de TI, visando obter aorientação e o suporte necessários ao desenvolvimento dos projetos.

    Éresponsável por elaborar reports sobre estudos, análises e resultados referentes a modelos analíticos, sendoreferência como especialista em técnicas de Inteligência Computacional e Estatística.

    Responsabilidades :

  • Estudar, projetar, construir, testar e implantar soluções analíticas (descritivas, preditivas e prescritivas), baseadas em métodos, técnicas e algoritmos de Inteligência Computacional e Estatística, visando a gestão proativa aplicada aos diversos negócios da empresa, como por exemplo : investigação de irregularidades e detecção de fraudes (combate às perdas comerciais);
  • identificação, prevenção e redução de inadimplência de clientes; previsão de demanda de energia elétrica; monitoramento de equipamentos para manutenção preditiva;
  • otimização da cadeia de suprimentos; alocação ótima de recursos humanos em projetos; otimização de rotas de veículos; avaliação de idoneidade, risco e scoring de clientes;
  • Reconhecimento de Imagens; text e Web mining; segmentação e classificação de clientes etc.

  • Executar projetos de Data Mining / Analytics, baseados no processo iterativo aplicado a projetos dessa natureza, qual seja : 1) Necessidade : levantamento das necessidades / dores do negócio e definição das funções-
  • objetivo; 2) Pré-processamento : seleção das variáveis relevantes, tratamento de outliers e dados faltantes; 3) Inferência : escolha dos modelos matemáticos / estatísticos possíveis e passíveis para cada tipo de problema, estimando os parâmetros que compõem os modelos, e;
  • 4) Pós-processamento : avaliação dos resultados e da acurácia dos modelos elencados. Por fim, elaboração e publicação dos resultados (análises levantadas, correlações, tendências, comportamentos, acurácia, justificativas de desvios etc.) e das medidas a adotar.

  • Aplicar técnicas de visualização e de estatística para análise preliminar (pré-processamento) das diversas e volumosas bases de dados, estruturados ou não estruturados, candidatas a fonte de dados para os modelos analíticos.
  • Desenvolver melhorias constantes das técnicas aplicadas aos modelos analíticos, incluindo planejar e elaborar novos relatórios e relatórios customizados às necessidades dos clientes das áreas de negócio.
  • Interagir, apoiar e suportar as áreas de negócio no sentido de utilizar as informações analíticas (descritivas, preditivas e prescritivas) para a gestão proativa.
  • Interagir diretamente com a área de TI, especialmente com junto aos analistas de Business Intelligence, visando obter a orientação e o suporte necessários ao desenvolvimento dos projetos de Data Mining / Analytics.
  • Participar do estudo de novas oportunidades estratégicas para o grupo que podem ser suportadas pela Inteligência Computacional e Estatística.
  • Procurar acompanhar de forma genérica e regionalizada os acontecimentos políticos e econômicos que influenciam diretamente nas análises e estudos suportados pelas soluções analíticas implantadas.
  • Realizar apresentações orais sobre os projetos, análises e estudos sob sua responsabilidade.
  • Reportar, periodicamente, a seus superiores dentro do Grupo Energisa, o andamento das atividades e dos projetos.
  • Zelar pela segurança pessoal e de terceiros;
  • Executar outras tarefas de mesma natureza e nível de complexidade.
  • Requisitos

  • Ser capaz de interpretar os resultados e avaliar a adequação teórica dos modelos gerando informações concretas com embasamento teórico para tomada de decisão.
  • Perfil analítico.
  • Senso crítico apurado.
  • Conhecimento dos fundamentos específicos de Inteligência Computacional, processos estocásticos, inferência, teoria da probabilidade, estatística multivariada, modelagens em geral, de classificação de padrões, conhecimento de teoria de filas entre outros.
  • Experiência prática com softwares de análise estatística.
  • Inglês Fluente

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