PROGRAMA AIM FACTORY
Prezado(a) cientista de dados,
A Exemplaria está selecionando profissionais sem experiência real em ciência de dados, mas com base teórica suficiente para alocação em vagas de empresa parceira de grande porte localizada na cidade de São Paulo. Os selecionados passarão por um período de treinamento de até três meses no Programa AIM Factory, da Exemplaria, desenvolvendo projetos com dados reais de forma remota, sob supervisão de cientistas de dados experientes. No final do período de treinamento e de acordo com o desempenho apresentado, o profissional deverá ser alocado em alguma das vagas disponíveis na empresa parceira. Alguns profissionais que tiverem potencial para a área de Engenharia de Dados poderão ser encaminhados pela empresa parceira para atuar nessa área.
Para a etapa de treinamento inicial, o profissional deverá investir R$ 1.500,00 para pagamento dos instrutores, valor que poderá ser parcelado ou custeado pela Exemplaria conforme desempenho. Quem, no final do treinamento, não for selecionado pela empresa parceira para a qual será direcionado o treinamento, poderá ser chamado por outra empresa parceira da Exemplaria.
Posteriormente ao período de treinamento inicial, o profissional alocado completará o treinamento trabalhando seis meses na empresa parceira, recebendo salário de aproximadamente R$ 6.000,00 e benefícios, na modalidade de autônomo. Esse período servirá para atingir o grau de cientista ou engenheiro de dados júnior ou pleno. O valor do salário poderá mudar caso a alocação seja em outra empresa.
Os interessados deverão enviar seu CV para: contato@exemplarias.com
Requisitos:
- Conhecimento básico dos algoritmos de Machine Learning* e suas aplicações.
- SQL básico (JOIN's, GROUP BY, CASE WHEN)
- Python básico
- Manipulação de dataframes em Pandas
- Funções básicas do Numpy
- Conhecimento básico do sklearn
- Alguma biblioteca de plot de dados
- Boa comunicação
* Entendemos por conhecimento básico o conhecimento matemático e os conceitos por trás de uma Regressão Logística/Linear e de uma árvore de decisão simples. Não é necessário conhecer com profundidade algoritmos mais complexos do tipo XGBoost, Redes Neurais, Random Forest, etc.
Equipe AIM Factory
