CIENTISTA DADOS II

Somos o Grupo Energisa! Com mais de cem anos de história, a Energisa é o maior grupo privado com controle 100% nacional do setor elétrico brasileiro. Nosso portfólio diversificado abrange distribuidoras, concessões de transmissão, geração de grande porte renovável, uma marca inovadora de soluções energéticas – a (re)energisa –, com geração distribuída por fonte renovável, comercialização de energia no mercado livre e serviços de valor agregado, além de uma central de serviços compartilhados, uma empresa de contact center e a fintech Voltz, a primeira do nosso setor no mercado de contas digitais. Recentemente, diversificamos nosso portfólio com a inclusão da distribuição de gás natural, através da aquisição da ES Gás. Transformamos, através de nossos mais de 17.000 colaboradores, energia em conforto e desenvolvimento para mais de 20 milhões de pessoas. Acreditamos na força da diversidade e da pluralidade para gerar inovação e atingir resultados incríveis. Aqui todos são muito bem-vindos! Quer fazer parte desta história? Confere se esta oportunidade tem match com o seu perfil e vem conosco participar desta jornada de seleção!

Responsabilidades e atribuições

Explorar, tratar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.

Desenvolver análises descritivas, diagnósticas e preditivas para identificação de padrões, tendências, desvios e oportunidades de melhoria.

Desenvolver e testar modelos estatísticos e algoritmos de Machine Learning aplicados aos desafios e casos de uso priorizados.

Apoiar a identificação e estruturação de oportunidades de aplicação de Ciência de Dados e Inteligência Artificial aos processos do negócio.

Traduzir problemas e necessidades de negócio em hipóteses analíticas e abordagens orientadas a dados.

Desenvolver provas de conceito e soluções analíticas para avaliação e validação dos casos de uso priorizados.

Avaliar a qualidade e o desempenho dos modelos desenvolvidos, utilizando métricas adequadas a cada problema.

Apoiar a evolução e aplicação das soluções analíticas desenvolvidas, em conjunto com as equipes de negócio e tecnologia.

Construir análises e visualizações que permitam comunicar resultados, padrões e oportunidades de forma clara e objetiva.

Interagir com POs, especialistas de negócio, equipes de dados, TI e demais stakeholders envolvidos nas iniciativas.

Apoiar a identificação, entendimento e integração das fontes de dados necessárias ao desenvolvimento das soluções analíticas.

Contribuir para a qualidade, consistência e rastreabilidade dos dados utilizados nas análises e modelos.

Documentar análises, modelos, premissas, fontes de dados, resultados e critérios utilizados nas soluções desenvolvidas.

Contribuir para a disseminação da cultura data-driven e para o uso de dados na tomada de decisão.

Disponibilidade para viagens.

Requisitos e qualificações

Formação Acadêmica:

Ciência de dados, Estatísticas, Sistemas de Informação, estatísticas, Ciência da Computação ou áreas correlatas.

Estatísticas Descritivas e Inferenciais: Conhecimento profundo de distribuições de probabilidade, testes de hipóteses, intervalos de confiança, e análise de variância.

Álgebra Linear e Cálculo: Entendimento de conceitos como matrizes, vetores e derivadas, essenciais para aprendizado de máquina e otimização de modelos.

Métodos Estatísticos Avançados: Experiência com regressão, classificação, agrupamento e outras técnicas estatísticas aplicadas a grandes volumes de dados.

Linguagens de programação voltadas a IA: Experiência linguagens como Python.

SQL: Expertise em consultas, manipulação de dados e otimização de queries em bancos de dados relacionais.

Conhecimento e aplicação de técnicas de Machine Learning, incluindo regressão, classificação e agrupamento.

Deep Learning: Familiaridade com redes neurais profundas, CNNs, RNNs e frameworks como TensorFlow e PyTorch.

Avaliação de Modelos: Habilidade em validação cruzada, métricas de desempenho (acurácia, precisão, recall, F1-score), tuning de hiperparâmetros.

Conhecimentos em Plataformas de Big Data Armazenamento de Dados

ETL (Extract, Transform, Load): Conhecimento de pipelines de dados para integrar e processar dados em larga escala.

Ferramentas de Visualização: Proficiência em ferramentas como Power BI, Plotly, e Matplotlib para apresentar insights de maneira clara e interativa.

Plataformas em Nuvem: Experiência com AWS, Google Cloud ou Azure, incluindo serviços de data lakes, machine learning e processamento em nuvem.

Análise exploratória, preparação, limpeza e tratamento de dados.

Conhecimento de técnicas de avaliação e validação de modelos e métricas de desempenho.

Conhecimento de ferramentas de visualização e análise de dados, como Power BI e/ou similares.

Conhecimentos de Inteligência Artificial aplicada à solução de problemas de negócio.

Noções de governança e qualidade de dados.

Capacidade de estruturar análises e experimentos para validação de hipóteses e casos de uso.

Manter o funcionamento dos algoritmos e das aplicações.

DESEJÁVEL :Pós-graduação ou especialização em Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Analytics ou áreas correlatas.

Experiência de 2 a 3 anos na área de atuação.

Informações adicionais

As PESSOAS são nossa maior ENERGIA. Pensando em seu bem-estar, oferecemos um leque de

benefícios

. Da só uma conferida no que você terá: • Vale alimentação ou Refeição para fazer as compras para sua casa ou comer no seu restaurante preferido; • Plano de saúde e odontológico para você e sua família; • Previdência privada para sua reserva financeira e investimentos; • Auxílio Creche para te apoiar nos primeiros anos com seus filhos; • Seguro de Vida, para dar mais tranquilidade a você e a quem você ama; • Participação nos lucros, como incentivo pelo seu trabalho e resultados; • Programas de qualidade de vida que garantem o bem-estar e promovem a saúde dos nossos colaboradores; • Programas de Bolsa de Estudo para te apoiar em qualificação profissional; • Gympass que te dá acesso a mais de 18 mil academias no Brasil. Se você possui os pré requisitos da vaga, faça sua candidatura e fique atento nas dicas: • Durante a jornada do processo de seleção, a comunicação será via e-mail ou por telefone. Certifique que seus dados estão atualizados e fique de olho na sua caixa de e-mail, sem esquecer da caixa de spam. Fique atento nas ligações, os nossos telefones corporativos possuem variação de DDD. • Caso receba um feedback negativo, não desanime, fique atento a outras oportunidades.