BackEnd Deep Dive! Bolsa TT5 Fapesp

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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