Oportunidades do Grupo Energisa

Abaixo a relação de vagas na empresa Grupo Energisa:
Vaga
Descrição da Vaga
Cientista de Dados, Diretoria Corporativa de TI, Departamento Corporativo de Business Intelligence - Rio de Janeiro

Sumário do cargo:

Responsável por planejar e executar projetos de Data Mining/Analytics para implantação de soluções sistêmicas analíticas (descritivas, preditivas e prescritivas), baseadas em métodos,técnicas e algoritmos de Inteligência Computacional e Estatística, visando a gestão proativa aplicada aos diversos negócios da empresa. Deve apoiar e suportar as áreas de negócio no sentido de utilizar as informações analíticas para definição de estratégias e apoio às decisões; levantar novas necessidades, e propor melhorias. Deve interagir diretamente com a área de TI, visando obter a orientação e o suporte necessários ao desenvolvimento dos projetos. É responsável por elaborar reports sobre estudos, análises e resultados referentes a modelos analíticos, sendo referência como especialista em técnicas de Inteligência Computacional e Estatística.

Responsabilidades/Principais atividades do cargo:

  • Estudar, projetar, construir, testar e implantar soluções analíticas (descritivas, preditivas e prescritivas), baseadas em métodos, técnicas e algoritmos de Inteligência Computacional e Estatística, visando a gestão proativa aplicada aos diversos negócios da empresa, como por exemplo: investigação de irregularidades e detecção de fraudes (combate às perdas comerciais); identificação, prevenção e redução de inadimplência de clientes; previsão de demanda de energia elétrica; monitoramento de equipamentos para manutenção preditiva; otimização da cadeia de suprimentos; alocação ótima de recursos humanos em projetos; otimização de rotas de veículos; avaliação de idoneidade, risco e scoring de clientes; Reconhecimento de Imagens; text e Web mining; segmentação e classificação de clientes etc.;
  • Executar projetos de Data Mining/Analytics, baseados no processo iterativo aplicado a projetos dessa natureza, qual seja: 1) Necessidade: levantamento das necessidades/“dores” do negócio e definição das funções-objetivo; 2) Pré-processamento: seleção das variáveis relevantes, tratamento de outliers e dados faltantes; 3) Inferência: escolha dos modelos matemáticos/estatísticos possíveis e passíveis para cada tipo de problema, estimando os parâmetros que compõem os modelos, e; 4) Pós-processamento: avaliação dos resultados e da acurácia dos modelos elencados. Por fim, elaboração e publicação dos resultados (análises levantadas, correlações, tendências, comportamentos, acurácia, justificativas de desvios etc.) e das medidas a adotar;
  • Aplicar técnicas de visualização e de estatística para análise preliminar (pré-processamento) das diversas e volumosas bases de dados, estruturados ou não estruturados, candidatas a fonte de dados para os modelos analíticos;
  • Definir e construir os processos de ETL para a alimentação das estruturas de dados que compõem a solução sistêmica analítica;
  • Documentar o metadados referente às estruturas de dados do modelo analítico e aos processos de ETL envolvidos na alimentação das mesmas;
  • Prover a manutenção das soluções sistêmicas analíticas implantadas, garantindo a evolução das mesmas;
  • Desenvolver melhorias constantes das técnicas aplicadas aos modelos analíticos, incluindo planejar e elaborar novos relatórios e relatórios customizados às necessidades dos clientes das áreas de negócio;
  • Interagir, apoiar e suportar as áreas de negócio no sentido de utilizar as informações analíticas (descritivas, preditivas e prescritivas) para a gestão proativa;
  • Interagir diretamente com a área de TI, especialmente com junto aos analistas de Business Intelligence, visando obter a orientação e o suporte necessários ao desenvolvimento dos projetos de Data Mining/Analytics;
  • Participar do estudo de novas oportunidades estratégicas para o grupo que podem ser suportadas pela Inteligência Computacional e Estatística;
  • Procurar acompanhar de forma genérica e regionalizada os acontecimentos políticos e econômicos que influenciam diretamente nas análises e estudos suportados pelas soluções analíticas implantadas;
  • Realizar apresentações orais sobre os projetos, análises e estudos sob sua responsabilidade;
  • Reportar, periodicamente, a seus superiores dentro do Grupo Energisa, o andamento das atividades e dos projetos;
  • Desenvolver projetos baseados na metodologia PDCA (Plan, Do, Check and Act) e sob a supervisão do Escritório de Projetos da TI-Energisa;
  • Zelar pela segurança pessoal e de terceiros;
  • Executar outras tarefas de mesma natureza e nível de complexidade.

Requisitos e competências:

Este profissional deve ser capaz de interpretar os resultados e avaliar a adequação teórica dos modelos gerando informações concretas com embasamento teórico para tomada de decisão. Com um perfil analítico, senso crítico apurado e conhecimento dos fundamentos específicos de Inteligência Computacional, processos estocásticos, inferência, teoria da probabilidade, estatística multivariada, modelagens em geral, de classificação de padrões, conhecimento de teoria de filas entre outros. Além de conhecimento para manuseio de softwares com estas funcionalidades programadas e de programação.

Nível de instrução:

  • Superior Completo;
  • Pós-graduação (desejável).

Formação:

Estatística, Economia, Engenharia elétrica, Engenharia da Computação.

Idiomas:

Inglês fluente.

Tempo mínimo de experiência:

Mínimo de 3 anos de experiência na implantação de modelos analíticos de apoio à decisão, utilizando métodos, técnicas e algoritmos de Inteligência Computacional e Estatística. Elaboração de estudos, análises e relatórios de apuração de resultados.

Conhecimento e habilidades obrigatórios:

  • Métodos estatísticos de apoio à decisão: Conhecimento de probabilidade e inferência estatística. Conhecimento dos fundamentos específicos de processos estocásticos, inferência, teoria da probabilidade, estatística multivariada, modelagens em geral, conhecimento de teoria de filas entre outros;
  • Métodos, técnicas, e algoritmos de Inteligência Computacional - como por exemplo: técnicas e algoritmos de seleção de variáveis; filtragem; algoritmos de minimização; Redes Neurais Artificias; algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado; Árvores de Decisão/Classificação (exs: CHAID, CTree, Randon Forest); Support Vector Machines; KNearest Neighbor; Naive Bayes; Validação Cruzada; Lógica Fuzzy; Algoritmos Genéticos; algoritmos de agrupamento (exs: k-means, c-means); Text Mining etc. - aplicados às classes típicas de problemas de Data Mining: Previsão, Classificação, Agrupamento, Regressão, Associação e Otimização;
  • Linguagem de programação, preferencialmente R;
  • Softwares estatísticos (Data Science Platforms), tais como: SAS, SPSS, Knime, Matlab;
  • Capacidade de comunicação oral e escrita, e de condução de sessões conjuntas de levantamento de necessidades junto às áreas de negócio;
  • Gestão de projetos, baseada na metodologia PDCA (Plan, Do, Check and Act);
  • Raciocínio lógico e analítico;
  • Trabalho em equipe;
  • Protagonismo;
  • Tolerância a trabalhar sob pressão;
  • Orientação a resultado
  • Proatividade e presteza;
  • Facilidade em construir relacionamentos;
  • Organização;
  • Objetividade;
  • Dinamismo;
  • Flexibilidade e criatividade;
  • Adaptação a mudanças.

Conhecimentos e habilidades desejáveis:

  • Setor Elétrico;
  • Arquitetura de Data Warehouse;
  • Técnicas de modelagem dimensional;
  • SGBD (Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados), especialmente Oracle;
  • Ferramentas de ETL, preferencialmente Oracle Data Integrator;
  • Ferramentas OLAP (Business Intelligence and Analytics Platforms), preferencialmente MicroStrategy;
  • Matemática Financeira.

Aspectos comportamentais e de performance desejáveis:

  • Visar o Autodesenvolvimento;
  • Capacidade de se manter motivado;
  • Questionador com visão em melhorias.
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Entre em contato com o e-mail:

francisco.setubal@energisa.com.br