Especialista em inteligência artificial e machine learning

Nossa meta é impactar as pessoas!

Somos um ecossistema de oportunidades que constrói, que cresce, que cria e existimos para criar negócios que impulsionam a prosperidade das economias locais.

Os nossos negócios nascem da nossa paixão compartilhada e temos fascínio por criar, crescer e impactar e acreditamos que são as pessoas nos tornam únicos e cada decisão tem impacto no negócio, por isso caminhamos juntos! Ao longo dos anos construímos parcerias duradouras, trabalhando com dedicação e transparência, sabemos que o melhor trabalho é feito por quem é apaixonado pelo que faz.

Sá Cavalcante, onde cada negócio é a energia para criar futuros prósperos!

O que esperamos de você:

Buscamos uma pessoa que entenda o valor de transformar grandes volumes de informação em decisões de negócio inteligentes e que se sinta motivado por aplicar técnicas de Machine Learning no mundo real — com impacto direto no dia a dia de nossos shoppings.

Você fará parte de um time multidisciplinar, trabalhando de perto com áreas como comercial, operações e tecnologia, contribuindo para a evolução de um ecossistema de shoppings cada vez mais inteligente, automatizado e orientado a dados.

 
Responsabilidades e atribuições:

• Desenvolver, treinar e manter modelos de machine learning voltados a previsão de vendas, comportamento de fluxo, inadimplência, entre outros;
• Trabalhar com séries temporais, regressões, classificação e outras técnicas estatísticas com foco em aplicações reais de negócio;
• Implementar pipelines de dados e modelos preditivos em produção usando Airflow, Docker e ferramentas de MLOps;
• Integrar modelos e serviços de ML com sistemas internos por meio de APIs REST;
• Monitorar métricas de performance dos modelos e realizar ajustes com foco em redução de viés, controle de variância e melhoria contínua;
• Realizar análises exploratórias com base em dados de múltiplas fontes, estruturadas e não estruturadas;
• Trabalhar com grandes volumes de dados em bancos relacionais (SQL avançado) e ferramentas de visualização;
• Documentar projetos de forma clara e replicável, promovendo boas práticas de versionamento e reprodutibilidade de experimentos;
• Apoiar iniciativas de inovação e transformação digital aplicadas à experiência do consumidor e gestão dos shoppings.

Formação:

Ensino superior completo em Matemática, Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Física ou áreas correlatas.

Qualificações técnicas:

• Experiência com bibliotecas de ML em Python: scikit-learn, statsmodels, pandas, numpy, prophet, xgboost, entre outras;
• Domínio de conceitos estatísticos fundamentais: distribuições, probabilidade, inferência, avaliação de hipótese, etc;
• Experiência prática com regressão, classificação, séries temporais, Naive Bayes, tuning de hiperparâmetros, e validação cruzada;
• Entendimento dos conceitos de viés e variância, overfitting/underfitting, métricas de avaliação;
• Conhecimento avançado em SQL e manipulação de dados relacionais;
• Experiência com orquestração de tarefas com Airflow;
• Conhecimento em práticas de MLOps, containerização (Docker) e versionamento de modelos;
• Familiaridade com REST APIs para consumo e publicação de modelos.
   
  Diferenciais:
   
• Conhecimento em bibliotecas de deep learning (ex: TensorFlow, PyTorch);
• Experiência com ferramentas de visualização (ex: Power BI, Metabase);

Benefits