Descrição da vaga
Descrição e Responsabilidades:
Horário: segunda a sexta-feira das 8h às 18h, 1x na semana presencial
Nível: Profissional
Regime de contratação: Não Informado
Seja parte de uma empresa de tecnologia que desenvolve soluções analíticas avançadas, unindo ciência de dados, inovação e simplicidade para resolver problemas reais. Atuamos com foco em oferecer insights em tempo real, otimizar processos, identificar riscos e prevenir fraudes, sempre com suporte especializado nas áreas tributária, jurídica e de Data Science.
Nossa missão é entregar resultados concretos, com inovação, pensamento fora da caixa e compromisso em simplificar o complexo.
Atividades e Responsabilidades:
•
Desenvolver modelos de Machine Learning supervisionados e não supervisionados para detecção de ameaças cibernéticas;
• Construir pipelines de preparação e transformação de dados para treinamento e inferência de modelos;
• Desenvolver estratégias de feature engineering, feature selection e de otimização de Threshold para melhorar desempenho e robustez dos modelos;
• Realizar tuning de hiperparâmetros;
• Avaliar modelos utilizando métricas de machine learning adequadas ao contexto de segurança;
• Trabalhar com dados desbalanceados e cenários de baixa ocorrência de eventos;
• Monitorar modelos de Machine Learning em produção, acompanhando métricas, drift e degradação de performance;
• Apoiar a evolução contínua e manutenção dos modelos implantados em produção;
• Colaborar com times multidisciplinares na investigação e mitigação de incidentes.
Requisitos:
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Experiência prática em Machine Learning.
• Conhecimento em algoritmos supervisionados e não supervisionados.
• Experiência com Python para análise de dados e desenvolvimento de modelos.
• Conhecimento em bibliotecas como pandas, scikit-learn, numpy e matplotlib/seaborn.
• Experiência com tratamento, transformação e análise de grandes volumes de dados.
• Conhecimento em avaliação e validação de modelos de Machine Learning.
• Experiência com preparação de dados, feature engineering, feature selection e tunagem de hiperparâmetros
• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Estatística, Matemática, Engenharia Elétrica ou áreas correlatas. Pós-graduação ou mestrado em áreas de IA/ML é um diferencial.
Desejável:
• Experiência em detecção de anomalias.
• Experiência com modelos como Isolation Forest e Autoencoders.
• Conhecimento em Séries Temporais.
• Experiência com ElasticSearch ou ferramentas de análise de logs.
• Conhecimento em deploy de modelos de Machine Learning.
• Experiência com monitoramento de modelos de Machine Learning e detecção de drift.
Benefícios:
Assistência médica, Assistência odontológica, Auxílio academia, Informado na entrevista, Previdência privada, Seguro de Vida