• Coletar, gerenciar e modelar um grande volume de dados estruturados ou não-estruturados. • Necessário conhecimentos em estatísticas, matemática e técnicas analíticas. • Capacidade de navegar entre negócios e técnicos. Linguagens e Frameworks: Python: bibliotecas como Pyomo, DEAP, Scikit-Optimize. Bibliotecas e Estatística: Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch (se necessário incorporar modelos ML), Statsmodels para análises estatísticas. Ambientes de Desenvolvimento: Jupyter Notebook, VS Code. Tempo Experiência: 1 a 2 anos
In this role, you'll work in one of our IBM Consulting Client Innovation Centers (Delivery Centers), where we deliver deep technical and industry expertise to a wide range of public and private sector clients around the world. Our delivery centers offer our clients locally based skills and technical expertise to drive innovation and adoption of new technology.
• Coletar, gerenciar e modelar um grande volume de dados estruturados ou não-estruturados. • Necessário conhecimentos em estatísticas, matemática e técnicas analíticas. • Capacidade de navegar entre negócios e técnicos. Linguagens e Frameworks: Python: bibliotecas como Pyomo, DEAP, Scikit-Optimize. Bibliotecas e Estatística: Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch (se necessário incorporar modelos ML), Statsmodels para análises estatísticas. Ambientes de Desenvolvimento: Jupyter Notebook, VS Code. Tempo Experiência: 1 a 2 anos
• Coletar, gerenciar e modelar um grande volume de dados estruturados ou não-estruturados. • Necessário conhecimentos em estatísticas, matemática e técnicas analíticas. • Capacidade de navegar entre negócios e técnicos. Linguagens e Frameworks: Python: bibliotecas como Pyomo, DEAP, Scikit-Optimize. Bibliotecas e Estatística: Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch (se necessário incorporar modelos ML), Statsmodels para análises estatísticas. Ambientes de Desenvolvimento: Jupyter Notebook, VS Code. Tempo Experiência: 1 a 2 anos