Vaga de Pessoa Data Scientist

Prazer, Grupo SBFPara nós, esporte é mais que só a prática: é movimento. Ele tem o poder de mover as pessoas pelo exercício, pela paixão pelo time do coração, pela diversão de uma aula de dança, pela força de marcas icônicas. Por vermos a potência do esporte em todas as suas expressões, trabalhamos juntos com garra e energia para construir o primeiro ecossistema de esporte do mundo, reunindo diversas possibilidades para que as pessoas sejam envolvidas e impactadas pelo poder de se movimentar. Quando você pensar em esporte, pode ter certeza: o Grupo SBF estará ali. Seja por meio das lojas e do e-commerce da Centauro, a maior varejista esportiva multimarcas da América Latina; da Fisia, distribuidora oficial da Nike no Brasil, da FitDance, da NWB, do Studio 7.8, da OneFan e da X3M, aqui o movimento não para. Praticante ou entusiasta, fã ou apaixonado: o Grupo SBF é pra você. Somos saudavelmente inconformados, fazedores e convictos da importância de levar o movimento para cada vez mais gente. Se você se move por esporte, ou é movido por ele, temos um convite: que tal também trabalhar por ele?Ficou interessado(a)? Vem saber mais! Informações adicionais: Análise exploratória de dados: Exploração inicial dos dados para identificar padrões, tendências e relações que possam ser exploradas em análises mais detalhadas. Modelagem estatística e análise preditiva: Desenvolvimento e aplicação de modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para prever tendências futuras, identificar padrões ocultos e tomar decisões informadas. Visualização de dados: Criação de gráficos, dashboards e outras representações visuais dos dados para comunicar insights de forma clara e eficaz para stakeholders. Comunicação de resultados: Apresentação de análises e insights para partes interessadas internas e externas de forma compreensível e convincente. Capacidade de avaliar informações de maneira objetiva e analítica, questionando preconceitos e suposições para chegar a conclusões fundamentadas. Habilidade para identificar problemas complexos, desenvolver abordagens criativas para resolvê-los e implementar soluções eficazes. Capacidade de comunicar resultados complexos de forma clara e compreensível para públicos técnicos e não técnicos, incluindo stakeholders e colegas de equipe. Aptidão para trabalhar em equipe, compartilhar conhecimento, ouvir diferentes perspectivas e contribuir para objetivos comuns. Flexibilidade para se ajustar a mudanças de requisitos, tecnologias emergentes e ambientes de trabalho dinâmicos. Capacidade de gerenciar múltiplas tarefas e prioridades de forma eficiente, cumprindo prazos e mantendo a qualidade do trabalho. Compromisso com padrões éticos elevados na coleta, análise e interpretação de dados, respeitando a privacidade e a confidencialidade. Entendimento do contexto empresarial e dos objetivos estratégicos, para direcionar análises de dados de forma a agregar valor aos processos e decisões organizacionais. Ensino Superior completo; Fortes habilidades de programação são essenciais para manipular dados e implementar algoritmos. Linguagens comuns incluem Python e SQL. Compreensão sólida de estatística e conceitos matemáticos é fundamental para a modelagem estatística e análise preditiva. Conhecimento prático de algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de modelagem, como regressão, classificação, agrupamento, árvores de decisão, redes neurais, entre outros. Experiência em trabalhar com bancos de dados SQL e NoSQL, além de habilidades em manipulação de dados, limpeza, transformação e agregação. Conhecimento em técnicas de processamento de linguagem natural para análise de texto e sentimentos. Capacidade de criar visualizações claras e informativas usando bibliotecas como Matplotlib, Seaborn, Plotly, ou ferramentas como Looker Studio e Power BI. Familiaridade com ferramentas e frameworks comuns, como TensorFlow, scikit-learn, pandas, NumPy, e outras bibliotecas relevantes. Compreensão do domínio de negócios em que você está trabalhando, o que ajuda na formulação de perguntas analíticas relevantes e na interpretação dos resultados. Consciência dos aspectos éticos e de segurança relacionados à manipulação e uso de dados, incluindo questões de privacidade e conformidade regulatória. Vasta experiência como cientista de dados.