Descrição da vaga
Dentro da maior empresa imobiliária do país, com mais de 80 anos de história, temos um desafio muito interessante onde estamos construindo áreas de bigdata, data science e engenharia do zero, num projeto de transformação digital, com total autonomia de trabalho.
Que tal fazer parte do maior e mais tradicional grupo de intermediação imobiliária do país?
Nosso propósito é ajudar as pessoas a conquistarem o seu lugar! ❤️
Estamos em busca de uma pessoa Data Scientist Pleno, apaixonada por Tecnologia, para contribuir com o projeto.
Usamos o poder do digital para entregar melhores produtos e experiências para nossos clientes (cliente final, incorporadora, proprietário, corretor e franqueado) que trarão resultados relevantes e muito valor para a Lopes.
Temos diversos clusters distribuídos de Kubernetes, Cassandra, Hadoop, Kafka, Spark e muito mais, com muita escalabilidade, elasticidade, processamento streaming, etc.
Queremos atuar lado a lado das áreas de negócios e parceiros, afim de criar e desenvolvedor ótimos produtos e serviços que realmente tragam resultados relevantes e muito valor para a cia.
Precisamos ter uma visão bastante crítica sobre os dados (data driven), isso pode contribuir para criação de novos produtos orientados à dados (data products), além de auxiliar e apoiar as outras frentes de desenvolvimento.
Identificou-se com nosso propósito? Junta-se a nós!
Responsabilidades e atribuições
- Desenvolvimento de modelos de machine learning supervisionados e não supervisionados
- Interação com clientes internos para levantar requisitos técnicos e de negócio, especificar a arquitetura dos componentes mais apropriados, identificar limitações dos métodos existentes, desenvolver novos métodos na medida do necessário e apresentar resultados
- Monitorar modelos continuamente, para aprimorá-los/substitui-los
- Desenvolver hipóteses para solução dos problemas de negócio
- Criar ferramentas e visualizações que apresentem as decisões dos modelos
Requisitos e qualificações
Necessário:
- Experiência com Python, R é um diferencial
- Experiência com Spark
- Experiência com SQL
- Criação de features para otimização de modelos
- Proficiência com frameworks de machine learning, tais como Scikit-Learn, Pytorch, Pandas, Numpy, etc.
- Desenvolver visualizações de dados
- Experiência com ambiente Linux
- Vivência em projetos ágeis
Desejável:
- Produtização de modelos
- Mestrado ou Doutorado em matemática, estatística, física, econometria ou correlatas
- Conhecimento em NLP
- Experiência com TensorFlow
Informações adicionais
❤️ Oferecemos:
Assistência Médica;
Ajuda de custo Home Office;
Convênio Sesc;
Desconto em Instituições de Ensino;
PLR ;
Programa de indicações;
Seguro de Vida;
Vale refeição.
Nós da Lopes promovemos a diversidade em nosso negócio e incentivamos a candidatura de pessoas com todos os jeitos de ser: sem distinções de raça, cor, religião, gênero, idade etc. Acreditamos no valor das Pessoas e que a diversidade seja o caminho para a inovação e sucesso. Por isso, se você também acredita nisso, venha encontrar o seu lugar na Lopes!
Quem somos
Especialistas no mercado imobiliário
Com uma equipe de mais de 10.000 corretores associados, a Lopes não é apenas um intermédio na negociação, mas um parceiro para encontrar a melhor oportunidade para você.
Devido à sua tradição e liderança no mercado, a Lopes é Top of Mind do setor imobiliário paulistano segundo pesquisa do IBOPE Inteligência. A companhia também lidera em número de acessos em seu site comparada a outras empresas do setor.
Sua missão é atender seus clientes com excelência, transparência e segurança para atingir e superar expectativas, sempre buscando o melhor. Em evolução constante, faz com que a qualidade de seus serviços e a satisfação de seus clientes seja garantida.
Por isso, ela utiliza sua experiência no mercado como base para superar novos desafios, mantendo-se preparada para o futuro do setor, sempre à frente de seu tempo.
Presente nos principais estados do país, a companhia atua em regiões que concentram mais de 80% do PIB brasileiro: São Paulo, Rio de Janeiro, Minas Gerais, Espírito Santo, Goiás, Rio Grande do Sul, Paraná, Santa Catarina, Bahia e Ceará – além do Distrito Federal.