Data Science | Senior Remote
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Summary
Senior remote data scientist at Compass UOL working on HR workforce analytics: extracting and cross-referencing time-tracking, attendance and shift-schedule data with Python and SQL, then applying statistical modeling, ML, NLP, generative AI (LLMs, RAG) on AWS/Azure. LangChain/LangGraph and chatbot experience are a plus.
- Identificação do público-alvo por meio de filtros em sistemas de RH, considerando vínculo empregatício, regime de trabalho, área organizacional e situação de cessão ou requisição;
- Extração de dados de jornada, ausências, presenças, substituições e registros de ponto para os períodos de referência definidos;
- Cruzamento de dados de configuração do sistema para construção de chave de identificação do plano de horário de cada empregado;
- Projeção das escalas de trabalho dia a dia com base na lógica de ciclos de turno;
- Aplicação de regras de expurgo para garantir elegibilidade dos registros analisados;
- Comparação entre lançamentos esperados e cadastrados no sistema, identificando inclusões, manutenções e bloqueios necessários;
- Acionamento da equipe de TI para execução de lançamentos em lote;
- Consolidação de registros de ponto formando pares de entrada e saída para análise temporal;
- Identificação de padrões anômalos em regimes especiais: horário diurno recorrente, folgas nos finais de semana.
- Formação superior completa na área de tecnologia
- Python: manipulação de dados, automações e desenvolvimento de soluções analíticas;
- SQL: extração e transformação de dados em bases relacionais;
- Modelagem estatística e técnicas de machine learning aplicadas à análise de dados;
- Bibliotecas de ML e visualização: Scikit-learn, Streamlit, Matplotlib/Pyplot;
- Frameworks de deep learning: TensorFlow e PyTorch;
- NLP, IA Generativa, LLMs e RAG (Retrieval-Augmented Generation);
- Cloud computing: AWS e Azure.
- Desejável:
- Experiência com LangChain e LangGraph;
- Experiência com construção de chatbots;
- Comunicação e interface com áreas técnica;
- Atuação como interface entre negócio e TI;
- Apresentação de resultados para públicos não técnicos.
What they ask for
Required
- Formação superior completa na área de tecnologia
- Python: manipulação de dados, automações e desenvolvimento de soluções analíticas
- SQL: extração e transformação de dados em bases relacionais
- Modelagem estatística e técnicas de machine learning aplicadas à análise de dados
- Bibliotecas de ML e visualização: Scikit-learn, Streamlit, Matplotlib/Pyplot
- Frameworks de deep learning: TensorFlow e PyTorch
- NLP, IA Generativa, LLMs e RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Cloud computing: AWS e Azure
Preferred
- Experiência com LangChain e LangGraph
- Experiência com construção de chatbots
- Comunicação e interface com áreas técnicas
- Atuação como interface entre negócio e TI
- Apresentação de resultados para públicos não técnicos