Vagas Zoox

Desenvolver e manter APIs em diversas linguagens.
Manipular bancos de dados relacionais e não relacionais.
Realizar análise e engenharia de dados, incluindo processos de ETL.
Contribuir para a melhoria contínua de código, processos e padrões de desenvolvimento.
Participar de pesquisa e desenvolvimento de novas soluções.

Conhecimento em uma ou mais linguagens: Python, Node.js ou Go.
Familiaridade com Docker, Docker Swarm e Kubernetes.
Experiência com Git e fluxo de versionamento.
Práticas de Clean Code e Design Principles.
Conhecimento em bancos de dados relacionais.
Organização e adaptabilidade: Atenção a detalhes e flexibilidade para lidar com sistemas legados e novas tecnologias.
Vontade de aprender e resolver problemas: Curiosidade e proatividade para buscar soluções criativas.
Trabalho em equipe e comunicação: Colaboração e disposição para compartilhar ideias e ajudar o time.

Construir e validar modelos estatísticos e de machine learning, com foco em classificação, regressão e segmentação;
Realizar análises exploratórias de dados (EDA) e estudos de performance de modelos;
Participar do ciclo completo de modelagem — desde a coleta e tratamento dos dados até a implementação e monitoramento;
Documentar metodologias, resultados e indicadores de qualidade (KS, Gini, ROC, etc.);
Apoiar áreas de negócio na interpretação dos resultados e no uso dos modelos para tomada de decisão;
Garantir a qualidade e integridade dos dados utilizados nas análises;
Desenvolver scripts e pipelines eficientes para automação de tarefas e versionamento de modelos.
Atuar de forma remota, com disponibilidade para períodos presenciais no cliente para levantamento de requisitos.

REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES

Ensino Superior em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Estatística ou áreas correlatas.
Experiência prática com Python;
Experiência com ambientes de cloud (preferencialmente AWS);
Conhecimento avançado em diferentes tipos de bancos de dados e manipulação de grandes volumes de dados;
Conhecimento sólido em modelos estatísticos, incluindo regressão logística, regressão linear, árvore de decisão, análise discriminante, entre outros;
Experiência comprovada com validação de modelos e uso de métricas como KS, AUC, Lift e Matriz de Confusão;
Experiência em modelagem de crédito ou risco.

Desenvolver dashboards e relatórios para monitoramento e suporte à tomada de decisão.
Tratar, qualificar e analisar dados, garantindo qualidade e confiabilidade das informações.
Interagir com clientes para entender necessidades e propor soluções baseadas em dados.
Identificar padrões, tendências e oportunidades por meio de análises estratégicas.

REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES

Coletar, processar e analisar dados para gerar insights estratégicos.
Desenvolver relatórios, dashboards e modelos de análise preditiva.
Colaborar com equipes multidisciplinares para traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas.

Formação superior completa em áreas como Ciência de Dados, Estatística, Computação ou correlatas.
Experiência com ferrntas de análise de dados (SQL, Python, R).
Familiaridade com ferramentas de visualização de dados (ex.: Power BI, Tableau).
Conhecimento em estatística e análise exploratória de dados.
Habilidade para trabalhar em equipe e comunicar insights de forma clara.
Capacidade de apresentar resultados de forma objetiva para clientes.

Experiência com big data (ex.: Spark, Hadoop).
Conhecimento em machine learning e modelagem preditiva.
Certificações em análise de dados (ex.: Google Data Analytics, Microsoft Data Analyst).

Desenvolver e manter pipelines completos de ML, do processamento de dados ao deploy em produção.
Criar infraestruturas automatizadas para retreinamento, versionamento e monitoramento de modelos.
Garantir a escalabilidade das soluções de IA, com foco em performance e alta disponibilidade.
Desenvolver APIs robustas para servir modelos de ML/AI.
Trabalhar com Vertex AI para orquestração e gestão de modelos na nuvem.
Implementar estratégias de CI/CD específicas para ML e soluções de segurança para dados e modelos.

5+ anos com Python em soluções de produção.
2+ anos com modelos de ML em ambientes produtivos.
Python: Experiência sólida com Flask/FastAPI, Pandas, NumPy, Scikit-learn.
Vertex AI: Plataforma principal para MLOps.
Google Cloud Platform: Experiência com serviços de ML na nuvem.
Docker e Kubernetes: Para containerização e orquestração.
Terraform: Infrastructure as Code.
GitLab CI/CD: Automação de deploys.
Conhecimento em A2A e ADK para integração de aplicações.
Perfil hands-on com visão end-to-end de soluções de IA.
Formação superior completa em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas

Desenvolver e manter aplicações web escaláveis com foco em performance e segurança.
Criar e integrar APIs seguras para comunicação entre sistemas.
Implementar arquiteturas modernas, aplicando boas práticas e testes automatizados.
Trabalhar em parceria com times multidisciplinares, do planejamento ao deploy.

Frontend: Experiência sólida com Vue.js.
Backend: Expertise em Node.js (APIs RESTful) e Python (integração com ML).
Banco de Dados: SQL: PostgreSQL ou MySQL (queries otimizadas). NoSQL: MongoDB e Redis.
DevOps: Experiência com CI/CD e arquitetura de microsserviços.
Familiaridade com práticas de segurança e desenvolvimento ágil.
Proatividade e capacidade de resolver problemas complexos.
Autogestão e atenção aos detalhes.
Comunicação clara para explicar soluções técnicas.
Formação superior completa em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.

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