Criar e implementar soluções inovadoras baseadas em Machine Learning / Deep Learning para diversos casos de uso.
Colaborar com equipes internas e externas de diferentes perfis (engenheiros de dados, designers de UX/UI, desenvolvedores full stack) para integrar modelos em produtos reais.
Fornecer expertise e compartilhar conhecimento em projetos de ciência de dados, dentro e fora da equipe.
Analisar requisitos funcionais, traduzi-los em especificações técnicas e desenvolver soluções e modelos de analytics.
Propor soluções técnicas e sustentáveis, apoiando a geração de insights.
Identificar e gerenciar informações estruturadas e não estruturadas, garantindo políticas adequadas de distribuição de informação.
Elaborar e/ou supervisionar a documentação em conformidade com normas e padrões definidos.
Executar manutenção corretiva/escalável de modelos analíticos.
Participar da definição de business case, custos e objetivos gerais do projeto/programa.
Definir e monitorar planos de projeto, orçamento, KPIs, atividades, metodologias, recursos e responsabilidades (internas/externas).
Aplicar conhecimento em tendências e práticas de analytics para melhorar o serviço a clientes internos.
Supervisionar o conteúdo e garantir a qualidade geral das entregas (quando aplicável).
Requisitos:
Habilidades Requeridas
Técnicas (Dados):
Algoritmos de última geração.
Programação: Python, R, Git, Docker, Terraform, CI/CD.
Análise estatística.
Programação orientada a objetos.
Ecossistema de Data Science: numpy, scipy, tensorflow, sklearn, etc.
Plataformas em nuvem para deploy de modelos.
Navegação na organização:
Entendimento de negócios.
Conhecimento de dados e tecnologia da L’Oréal.
Arquitetura funcional dos sistemas L’Oréal.
Soft skills:
Trabalho em equipe / Adaptabilidade.
Perfil orientado a negócios.
Clareza e simplificação de conceitos técnicos.
Capacidade de decodificar e influenciar.
Habilidade em identificar e propor novas soluções (foco em resolução de problemas).
Gestão de projetos:
Gestão ágil de projetos.
Report job
