BackEnd Deep Dive! Bolsa TT5 Fapesp

Se você prioriza o desenvolvimento de soluções elásticas e ágeis que impactam positivamente na experiência dos clientes e sabe como garantir integração e sinergia entre pesquisa e demandas dos usuários, suas habilidades são essenciais para nos ajudar a acelerar a evolução digital da LatAm de forma inteligente. Junte-se a nós!

Venha quebrar as barreiras da conexão entre contratantes e provedoras de serviços de TI com a Match<IT>. Nossos algoritmos geram os melhores matches entre as equipes técnicas ideais para cada desafio de tecnologia, gerando melhores negócios para pequenas e médias empresas de TI e acelerando a transformação digital no Brasil. Queremos contar com seu conhecimento para evoluir nossas práticas de Machine Learning tornando nossos matches melhores a cada dia.

Posição: BACKEND DEEP-DIVE (BOLSA TT5 FAPESP)

Perfil:  Você acredita em relações de confiança, com ética e responsabilidade. Você faz acontecer, sonha grande e tem foco em resultados. Seu mindset é colaborativo, e trabalha muito bem em ambientes ágeis. É uma pessoa organizada, energizada, e sabe bem como trabalhar em equipe.

Habilidades e Experiência: 

• Graduação completa, com formação em ciências da computação, engenharia de software ou áreas afins.
• 5 anos de experiência após a graduação ou título de doutorado na área de TI.
• Interesse em projetos da linha de pesquisa em Inteligência Computacional / Aprendizado de Máquina e modelos estatísticos.
• Conhecimento e experiência em Node.JS, JavaScript, banco de dados Postgresql, MongoDB, e computação em nuvem (AWS).

Diferenciais: 

• Experiência: Conhecimento e prática em React, React Native.
• #Diversidade: Pessoas da comunidade preta e/ou LGBTQIA+ são preferidas.

Escopo:

• Pesquisa do estado da arte atual de métodos em mineração de dados e ETL
• Definição dos tipos e qualidade dos dados no pré processamento
• Extração, transformação (de acordo com os tipos e qualidades dos dados definidos na etapa anterior) e carregamento dos dados
• Etapa de pré-processamento da análise e serão avaliadas se necessárias ou não:
  1. Agregação
  2. Amostragem
  3. Redução da dimensionalidade
  4. Seleção de subconjuntos de características
  5. Discretização e binarização
  6. Transformação das variáveis
• Medidas de similaridade e dissimilaridades
• Análises exploratórias (estatísticas) sobre os dados 
• Modelos em data mining
  1. Classificação
  2. Análises de associações
  3. Clusterização
  4. Detecção de anomalias, Regressões e Otimizações
• Estudos de métodos e modelos relacionados a aplicação de conceitos de mineração de dados em usabilidade de sistemas para, de acordo com a literatura apresentada em [5]:
  1. Prover recomendações de resoluções de projeto ou fornecimento de diretrizes/padrões para interface de usuário sendo criados por humanos desenhistas
  2. Validação do código de interface de usuário disponível e identificação de erros
  3. Análise do código de interface do usuário disponível e o ajuste de interação resultante para atender às necessidades do usuário e das características da interface
  4. Criação de especificações para a interface do usuário com base em “compreensão” do contexto de interação total e as funções do software envolvido, prevendo as necessidades do usuário

Modelo de contratação:

• Atuação em home office / híbrido 40h semanais (sede da empresa no Parque Tecnológico da Unicamp, em Campinas – SP).
• Bolsa Fapesp TT5 com possibilidade de renovação ou contratação.
• Remuneração fixa de R$ 9.046,80.

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