Recommender Systems! Bolsa TT4 Fapesp

Recommender Systems! Bolsa TT4 Fapesp

Se você é fera em análise preditiva e mineração de dados, pode otimizar com a gente processos de recomendação e incremento da base de usuários, e 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: Recommender Systems (BOLSA TT4 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.
  • 2 anos de experiência após a graduação ou título de mestrado na área de TI.
  • Interesse em projetos da linha de pesquisa em Inteligência Computacional / Aprendizado de Máquina e modelos estatísticos.
  • Conhecimento e experiência em python e sistemas de recomendação.

 

Diferenciais: 

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

 

Escopo:

  • Aquisição de informações: Representar atividades e resultados de pontos de interação
  • Preparação dos dados para análise
  • Dados externos: Complemento à informação sobre os clientes
  • Análise Descritiva
  • Integração de soluções análiticas
  • Agregação de conhecimento derivado
    1. Modelos analíticos e regras de negócios são aplicadas a Informação
    2. Alimentar processos de negócios para maximizar o desempenho em tomadas de decisão
  • Análise baseada em modelo preditivo para descoberta de padrão de Cliente
  • Análise dos modelos de:
    1. Análise preditiva com modelos de regressão
    2. Classificação, agrupamento, seleção de características, detecção de anomalias, etc

 

Modelo de contratação:

  • Atuação em home office / híbrido 40h semanais (sede da empresa no Parque Tecnológico da Unicamp, em Campinas – SP).
  • Bolsa Fapesp TT4 com possibilidade de renovação ou contratação.
  • Remuneração fixa de R$ 3.810,40.

 

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