PricewaterhouseCoopers

Job Description & Summary

Na PwC, nosso pessoal em engenharia de dados e análise se concentra em alavancar tecnologias e técnicas avançadas para projetar e desenvolver soluções de dados robustas para clientes. Eles desempenham um papel crucial na transformação de dados brutos em insights acionáveis, permitindo a tomada de decisões informadas e impulsionando o crescimento dos negócios.

Na engenharia de dados na PwC, você se concentrará em projetar e construir infraestrutura e sistemas de dados para permitir processamento e análise de dados eficientes. Você será responsável por desenvolver e implementar pipelines de dados, integração de dados e soluções de transformação de dados.

GERENTE DE ARQUITETURA, CIÊNCIA DE DADOS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Formação:

• Formação em estatística, ciências da computação, engenharia de software ou

cursos correlatos

• MBA ou Pós Graduação em Ciência de Dados, Machine Learning e/ou Inteligência Artificial é um diferencial

Requisitos Técnicos:

• Machine Learning: Profundo entendimento de algoritmos de aprendizado de

máquina, incluindo técnicas supervisionadas e não supervisionadas, aprendizado profundo (Deep Learning) e processamento de linguagem natural (NLP)

• Ciência de Dados: Experiência em manipulação e análise de grandes volumes de dados. Proficiente em ferramentas como Python, R, SQL, e plataformas de

visualização de dados (ex: Power BI, Tableau)

• Arquitetura de Tecnologia (ex: Azure): Experiência prática com plataformas de

nuvem, especialmente Azure, incluindo serviços como Azure Machine Learning,

Azure Data Factory e Azure Databricks

• Estratégia de Dados: Capacidade de desenvolver e implementar estratégias de dados alinhadas com os objetivos de negócios da organização. Envolvimento em governança de dados, qualidade de dados e desenvolvimento de políticas para o uso ético e eficaz dos dados

Experiência:

• Capacidade de projetar e implementar soluções escaláveis e seguras na nuvem
• Habilidade em transformar dados brutos em insights acionáveis que podem

influenciar decisões de negócios

• Capaz de aplicar técnicas estatísticas para modelagem preditiva e análise de

dados

• Familiaridade com testes de hipóteses, regressão, análise de variância, entre

outros

• Liderança e Gestão: Experiência em liderar equipes multifuncionais, orientando e desenvolvendo talentos em ciência de dados e engenharia de dados
• Capacidade de gerenciar projetos complexos, garantindo a entrega no prazo e

dentro do orçamento, enquanto mantém altos padrões de qualidade

• Visão de Negócios: Sólido entendimento dos processos de negócios e como as soluções de dados e tecnologia podem agregar valor. Capacidade de identificar oportunidades para inovação e melhoria contínua
• Outras frentes que este profissional irá atuar:

o Desenvolvimento de propostas

o Desenvolvimento de ofertas

o Desenvolvimento de aceleradores e ativos (ML Models, Stat Solutions on

cloud, Advanced Analytics)

Regime de Atuação

• Atuação em regime híbrido
• Algumas reuniões pontuais podem ocorrer no escritório de São Paulo (Faria Lima)
• Atuando em projetos em cliente, pode ser necessário se deslocar e atuar nas

dependências do cliente, conforme a dinâmica do projeto

• Eventuais viagens podem ocorrer, portanto o profissional deve ter disponibilidade para viajar conforme necessário

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