Descrição:
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- Sólida experiência em projetos corporativos de Ciência de Dados e modelagem preditiva.
- Domínio avançado em Python (Pandas, Scikit-Learn, XGBoost, NumPy, Matplotlib, Seaborn, h2o).
- Experiência sólida com SQL para consultas e modelagem relacional.
- Conhecimento em pelo menos três técnicas entre: Regex, Regressão Linear Múltipla, Regressão Logística, Decision Tree, Random Forest, SVM, K-Means, ARIMA/SARIMA.
- Experiência prática com extração de insights de grandes volumes de dados não estruturados.
- Vivência em AI generativa e Processamento de Linguagem Natural (PLN), com foco em melhorias de performance. (Diferencial)
- Compreender as necessidades do negócio e convertê-las em demandas e tarefas.
- Desenvolver modelos avançados de Machine Learning, análises preditivas e prescritivas para desafios reais de ativação e retenção de usuários.
- Estruturar lógica estatística para análises de comportamento do usuário e geração de cohorts, entregando insights para áreas estratégicas.
- Traduzir dados complexos sobre médicos, pacientes e parceiros em entregáveis claros e estratégicos à frente de iniciativas de Health Analytics.
- Colaborar com equipes multidisciplinares (produto, tecnologia, marketing) para transformar dados em ações concretas.
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