Detalhamento: Profissional responsável por modelar problemas de negócios complexos e descobrir insights de negócios por meio do uso de técnicas estatisticas, algorítmicas, de mineração e de visualização de dados. O Cientista de Dados deve contribuir para construir e desenvolver a infraestrutura de dados da organização e oferecer suporte às lideranças com insights, relatórios de gerenciamento e análise para processos de tomada de decisão. 

Atividades

Definir e elaborar Business Case e requisitos técnicos. (para validação da ideia de projeto);

Planejar o projeto e criação de um Total Business Value Assessment;

Realizar Design Sprint / Lean Inception;

Propor arquitetura de solução ou de conjunto de base de dados;

Implementar ou apoiar na implementação de solução ou de conjunto de base de dados;

Realizar testes adicionais de Infraestrutura e tecnologias (além dos básicos da implementação);

Realizar análise, proposta e apoio ou execução de melhorias para performance e qualidade dos dados;

Realizar atividades de preparação da Fase/Sprint do Projeto: definição do objetivo; compreensão do problema; validação do ambiente para início; e Conhecimento dos dados;

Realizar atividades de preparação dos dados: engenharia de dados; aquisição; ingestão; limpeza; transformação; tratamento; enriquecimento; persistência;

Realizar atividades de análise e exploração dos dados: análise exploratória de dados; diagnóstico; descritivas; explanatórias; Inferências; Identificação de variáveis; tratamento de valores missing; tratamento de outliers; transformação de variáveis; criação de variáveis;

Realizar atividades de criação de modelo: definição de algoritmo; divisão de massa de dados (treino, teste e validação); desenvolvimento e treinamento de modelo (descritivo, inferencial, analítico, preditivo, prescritivo);

Realizar atividades adicionais de Inteligência Artificial (processamento de Linguagem Natural, Deep Learning, Redes Neurais, processamento de imagens, Internet das Coisas, entre outras);

Produzir relatório com análises, insights e conclusões baseados nos modelos desenvolvidos;

Desenvolver painéis, relatórios, objetos de visualização e interfaces em ferramentas de Business Intelligence;

Desenvolver painéis, relatórios, objetos de visualização e interfaces em linguagem de código;

Projetar arquitetura de soluções em nuvem e custos estimados;

Implementar arquitetura de soluções em nuvem;

Propor e implementar otimização de performance e redução de custos de arquitetura de soluções em nuvem;

Monitorar custos e funcionalidades, gerar alertas, propor soluções e tomar ações emergenciais de soluções em nuvem;

Realizar manutenção corretiva (fora de garantia);

Realizar automação e otimização da alimentação de dados, tratamento, treinamento e modelo de solução implementada;

Realizar gerenciamento de dados não-estruturados (ex: documentos, registros e conteúdo, arquivos, dados de áudio, vídeo e streaming);

Produzir relatórios de aprendizados;

Realizar treinamento negocial em solução implementada;

Realizar treinamento técnico em solução implementada;

Realizar organização, revisão, orientação e aprovação de modelos de vocabulários e ontologias, com uso de ferramentas OWL ( Protège, Sesame, Jena );

Realizar revisão, orientação e aprovação de modelos de bancos NOSQL.

Realizar análise e configuração de bancos NOSQL (elastic/mongodb/ estruturas JSONB no Postgre ) e grafos ( Graphdb/NEO4J );

Realizar análise e suporte a equipe de desenvolvimento na construção e aprimoramento de DML em SPARQL;

Realizar administração DCL em bancos NOSQL e Grafos.

Formação acadêmica

· Graduação em curso de nível superior na área de Tecnologia da Informação ou qualquer curso superior na área das Ciências Exatas com pós-graduação (MBA, especialização, mestrado ou doutorado) na área de Tecnologia da Informação de, no mínimo, 360 horas, reconhecidos pelo MEC.

Experiência profissional

· Cinco anos com ferramentas analíticas (OLAP) e de integração de dados (ETL);

· Conhecimentos curriculares comprovados de:

· Banco de dados dimensionais, transacionais e não relacionais (BigData - nosql);

· Modelagem de dados, Processamento de dados utilizando linguagem SQL;

· Análise exploratória de dados;

· Análise inferencial de dados;

· Mineração de dados;

· Inteligência Artificial (Machine Learning e Deep Learning);

· Conhecimentos em Python e/ou R.

Habilidades esperadas

· Foco em resultados, proatividade, resiliência, discrição, além de capacidade de liderança, comunicação, gerenciamento, autonomia, capacidade de articulação e integração.