A primeira coisa que você precisa saber é que aqui você não vai cair na rotina. A Radix desenvolve soluções para empresas de diferentes setores e indústrias. Cada projeto tem suas tecnologias, soluções e prazos e você terá oportunidade de atuar e experimentar diferentes desafios. Além da nossa atuação pelo Brasil, com escritório no Rio de janeiro, São Paulo e Belo Horizonte, temos também filiais nos Estados Unidos, fazendo com que a Radix se consolide cada vez mais como uma empresa global.

Quer fazer parte dessa história e transformar ideias e sonhos em realidade?

Como Profissional de Ciência de Dados você vai:

• Coletar, integrar, limpar e organizar dados de diferentes fontes.
• Realizar a análise exploratória e avaliação de qualidade de dados (com destaque para séries temporais industriais).
• Preparar datasets para treinamento, validação e teste de modelos.
• Atuar no desenvolvimento de modelos físicos/matemáticos e de machine learning para aplicações como soft sensors, predição de falhas e otimizadores de processo.
• Auxiliar na avaliação de desempenho dos modelos desenvolvidos.
• Acompanhar modelos implantados em produção, monitorando desempenho, desvios e necessidade de ajustes.
• Criar análises, visualizações e relatórios técnicos para apoiar a tomada de decisão.
• Trabalhar em conjunto com cientistas de dados, engenheiros de dados, especialistas de processo para entender os problemas industriais e propor soluções baseadas em dados.
• Desenvolver habilidades técnicas em Python, análise de dados, modelagem, machine learning e boas práticas de ciência de dados aplicada à indústria.

Para essa vaga, você deve ter:

• Inglês intermediário para conversação.
• Conhecimento de estatística descritiva básica e entendimento dos principais tipos de aprendizagem de máquina (supervisionada, não supervisionada etc.).
• Conhecimento básico sobre séries temporais, incluindo tendência, sazonalidade, defasagens e tratamento de dados faltantes.
• Conhecimento de Python e bibliotecas de ciência de dados consolidadas (pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib etc.).
• Conhecimento em algoritmos e estrutura de dados, noções de bases de dados relacionais e não-relacionais.
• Boa comunicação para documentar análises, explicar resultados e interagir com áreas técnicas.
• Interesse em aplicações de ciência de dados em processos industriais, controle avançado, otimização ou engenharia de processos.

É um diferencial se você tiver:

• Graduação em áreas como Engenharias, Física, Ciência da Computação, Estatística ou áreas correlatas.
• Experiência prévia em projetos e/ou produtos de dados aplicados à indústria.
• Cursos de especialização ou certificações em Ciência de Dados / Machine Learning.

Benefícios:

• Assistência Médica Nacional (para o titular e dependentes, com quarto privativo)
• Assistência odontológica nacional (para o titular e dependentes)
• Vale refeição / alimentação flexível
• Auxílio home office
• Day off (no mês do aniversário)
• Wellhub (antigo Gympass)
• Licença Maternidade (6 meses) e Paternidade (20 dias) estendidas
• Auxílio creche para filhos de até 3 anos (por filho)
• Apoio em saúde mental com a Wellz
• Clube de Vantagens com descontos em diversos parceiros
• Convênio com instituições de ensino e cursos de idioma
• Desenvolvimento Profissional (Universidade Corporativa)
• Parceria com empresa de coworkings no Brasil
• Programa de Qualidade de Vida e Bem-Estar
• Médico consultor para acompanhamento de radixers
• Planos de incentivos

A Radix está sempre no topo das Melhores Empresas para se trabalhar porque:

• Temos profissionais comprometidos, dedicados, curiosos e inovadores.
• O espírito de equipe é a nossa maior força. Trabalhamos de forma cooperativa e sabemos que estamos juntos, remando na mesma direção.
• Temos um ambiente diverso, que valoriza equidade e inclusão.
• Nossa jornada de trabalho é flexível e em quase todos os projetos é possível trabalhar de qualquer lugar do Brasil.
• Valorizamos o bem-estar e o cuidado com as nossas pessoas, com programas de apoio à saúde mental, psiquiatra e médico consultor disponíveis.

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