Responsabilidades e atribuições
Você tem sangue nos olhos e encara desafios?
Gosta de aprender e compartilhar conhecimento?
Tem disciplina para trabalhar com metas?
Quer fazer parte da criação de algo novo?
Então seu lugar é com a gente!
Na Matrixcargo o trabalho é bem duro, porém tentamos fazer ficar divertido
Qual é nossa missão:Fornecer uma PLATAFORMA DIGITAL de alta tecnologia para soluções logísticas colaborativas com evolução constante, proporcionando sinergias operacionais por otimização de recursos e lucro para todos agentes envolvidos no processo logístico
Como é trabalhar na Matrixcargo?
Seguimos altos padrões de ética
Autonomia na execução do trabalho, com muito contexto e pouca orientação
Projetos desafiadores
Hierarquia flat para discussão e tomada de decisão
Temos paixão por pessoas que sejam:Engajadas com o negócio: Que valorizam o entusiasmo, o comprometimento e a determinação nos resultados
Autoconfiantes: Que valorizam a si mesma e acreditam no seu potencial
Ágeis e Disciplinadas: Que sejam pessoas rápidas na identificação e resolução de problemas, sem esquecer dos princípios e fundamentos da área
Pense antes de executar: Que sejam pessoas que busquem o porquê das coisas e que planejem qualquer atividade antes de executar para entregar resultados consistentes
- Análise e pré-processamento de dados: Coletar, limpar e organizar conjuntos de dados relevantes
- Realizar análise exploratória para identificar padrões e tendências que possam ser aplicados em projetos de aprendizado de máquina
- Desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina: Projetar, implementar e avaliar algoritmos de aprendizado de máquina, com foco em seleção de recursos, ajuste de hiperparâmetros e validação dos modelos
- Treinamento e validação de modelos: Criar conjuntos de treinamento e teste, treinar modelos e avaliar sua eficácia utilizando métricas como acurácia, precisão e recall
- Implementar validação cruzada para garantir robustez
- Exploração e visualização de dados: Utilizar ferramentas de visualização para comunicar insights de forma clara
- Explorar correlações e fornecer recomendações acionáveis a partir de padrões detectados
- Otimização e aprimoramento de modelos: Otimizar modelos existentes, implementando melhorias que aumentem a precisão, eficiência e escalabilidade dos algoritmos de aprendizado de máquina
- Colaboração e suporte técnico: Colaborar com equipes multidisciplinares para entender as necessidades do projeto e oferecer suporte técnico em aprendizado de máquina e análise de dados
- Gestão de repositórios: Manter repositórios de códigos e dados organizados e atualizados, assegurando a colaboração eficiente entre os membros da equipe
