A Minerva Foods é líder na exportação de carne bovina na América do Sul e atua no segmento de carnes processadas, comercializando seus produtos em mais de 100 países. Além do Brasil, a Minerva Foods está presente na Argentina, Colômbia, Paraguai, Uruguai e Austrália. Nesse contexto, o time de Business Analytics auxilia a empresa com soluções analíticas potencializando o resultado global. O cientista de dados sênior será responsável por traduzir as necessidades e oportunidades de negócio em modelos preditivos e descritivos que norteiam a tomada de decisão. Através de soluções avançadas de ciência de dados e machine learning, desenvolver e implementar algoritmos para extrair insights significativos dos dados, identificando padrões, tendências e correlações relevantes para o negócio. Os desafios acontecem nas mais diversas áreas da empresa desde área financeira, indústria 4.0, logística, projeções de demandas, precificação entre outras. Principais Atividades e Experiências Identificar oportunidades de soluções de modelagem e machine learning no negócio, propondo soluções e direcionamentos matemático e estatístico ao negócio; Garantir que as soluções de machine learning sigam as melhores práticas como prototipagem da solução, testes de hipótese, treinamento e validação da solução sobre o negócio; Saber aplicar pipelines que garantam a velocidade nas soluções, ajustando os dados fornecido pela área de engenharia de dados transformando-os em variáveis dos modelos; Performar na etapa de análise das variáveis a ponto de traduzir o negócio em informação possibilidade de aplicar soluções mais simples até as amis avançadas; Construção de pipelines de ciência de dados, desde o planejamento estratégico até a implantação e manutenção contínua de modelos/algoritmos em ambiente de produção; Conseguir flutuar e aplicar regressões, classificadores, clusters para performar as soluções assim como métodos de ensemble; Colaborar com demais cientistas de dados com menos experiência. Pré-requisitos 5 anos de experiência com soluções de machine learning ou modelagem estatística; Experiência comprovada na utilização de Python (principal ferramenta) e spark assim como pandas, numpy, scikit, seaborn; Ferramentas de versionamento: Ter conhecimento em bitbucket, Git; Banco de dados: conhecimento avançado de bancos de dados relacional e não relacional (Principalmente SQL); Capacidade de lidar com equipes multidisciplinares e transversais na empresa; Desejável: Experiência com o desenvolvimento e implementação de APIs; Desejável: Inglês - Nível Intermediário, espanhol intermediário; Desejável: Mestrado ou pós-graduação em ciência da computação ou relatadas. Esta vaga está aberta para pessoas com deficiência (PcD).
