Cientista de Dados / Híbrido - Rio de Janeiro/RJ

O Cientista de Dados na CAPCO é responsável por realizar análises críticas, otimizações e desenvolver soluções para suportar decisões estratégicas na indústria de óleo e gás. Isso inclui trabalhar em conformidade, cadeia de suprimentos e transformação digital, além de colaborar com equipes multidisciplinares.

Os requisitos essenciais para a vaga de Cientista de Dados na CAPCO incluem experiência com análise de dados em energia, domínio de linguagens de programação como Python e SQL, e conhecimento em machine learning. Além disso, habilidades em Power BI e cloud computing são muito valorizadas.

A formação preferida para o Cientista de Dados na CAPCO é em Engenharia, Ciência da Computação ou áreas correlatas, com a pós-graduação em Ciência de Dados ou Inteligência Artificial sendo um diferencial. Certificações em áreas como AWS, Microsoft e Big Data também são desejáveis.

O ambiente de trabalho para um Cientista de Dados na CAPCO é dinâmico, colaborativo e inclusivo, onde a diversidade é valorizada. As equipes incentivam a comunicação clara e a interação entre setores para otimizar as operações e garantir a transformação digital.

As soft skills altamente valorizadas para o Cientista de Dados da CAPCO incluem a habilidade de comunicar insights de forma clara, pensamento estratégico para interpretar dados e a capacidade de se adaptar a ambientes de rápida transformação e mudanças.

Para abordar a análise de dados em projetos de otimização operacional, comece definindo claramente os objetivos do projeto. Em seguida, utilize técnicas de modelagem preditiva para identificar padrões e tendências relevantes. Lembre-se de comunicar os insights de forma clara e concisa, destacando como podem impactar as operações.

Ao descrever um projeto anterior envolvendo machine learning, destaque o problema enfrentado, os dados utilizados, a metodologia aplicada e os resultados obtidos. Explique como os aprendizados do projeto podem ser aplicados na indústria de óleo e gás.

Fale sobre as ferramentas de visualização de dados que conhece, como Power BI e Tableau. Dê exemplos de como as utilizou para gerar relatórios que informaram decisões estratégicas em sua experiência anterior.

Para garantir a qualidade dos dados, implemente processos rigorosos de ETL e verificação. Discuta a importância de manter a integridade dos dados, aplicar limpeza de dados e automatizar o processo sempre que possível.

Compartilhe sua experiência trabalhando com bancos de dados NoSQL, como MongoDB ou Cassandra, e explique situações específicas em que essas tecnologias foram relevantes para resolver problemas ou otimizar processos.

Ao lidar com feedbacks em equipes multidisciplinares, é essencial ouvir ativamente e comunicar claramente suas ideias. Demonstrar abertura para sugestões e mostrar como você os integrou em seu trabalho é fundamental para o sucesso em colaboração.

Explique que você acompanha novas tendências em ciência de dados por meio de cursos online, webinars, publicações de blogs na área e participação em conferências, ressaltando sua dedicação ao aprendizado contínuo.

Para abordar problemas complexos, comece desmembrando o problema em partes menores e identificando as variáveis. Utilize técnicas de análise e colabore com a equipe para encontrar abordagens inovadoras e práticas para a resolução.

Ao aplicar técnicas de aprendizado de máquina, considere a natureza dos dados, a escolha do modelo e a necessidade de ajuste fino. Discuta como a compreensão do domínio pode impactar a aplicação dessas técnicas.

Comente sobre as certificações que possui e como elas complementam sua experiência prática. Explique como essas certificações contribuíram para seu desenvolvimento profissional e como aplicou esse conhecimento em projetos.