Data Science

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• Identificação do público-alvo por meio de filtros em sistemas de RH, considerando vínculo empregatício, regime de trabalho, área organizacional e situação de cessão ou requisição;
• Extração de dados de jornada, ausências, presenças, substituições e registros de ponto para os períodos de referência definidos;
• Cruzamento de dados de configuração do sistema para construção de chave de identificação do plano de horário de cada empregado;
• Projeção das escalas de trabalho dia a dia com base na lógica de ciclos de turno;
• Aplicação de regras de expurgo para garantir elegibilidade dos registros analisados;
• Comparação entre lançamentos esperados e cadastrados no sistema, identificando inclusões, manutenções e bloqueios necessários;
• Acionamento da equipe de TI para execução de lançamentos em lote;
• Consolidação de registros de ponto formando pares de entrada e saída para análise temporal;
• Identificação de padrões anômalos em regimes especiais: horário diurno recorrente, folgas nos finais de semana.

• Formação superior completa na área de tecnologia
• Python: manipulação de dados, automações e desenvolvimento de soluções analíticas;
• SQL: extração e transformação de dados em bases relacionais;
• Modelagem estatística e técnicas de machine learning aplicadas à análise de dados;
• Bibliotecas de ML e visualização: Scikit-learn, Streamlit, Matplotlib/Pyplot;
• Frameworks de deep learning: TensorFlow e PyTorch;
• NLP, IA Generativa, LLMs e RAG (Retrieval-Augmented Generation);
• Cloud computing: AWS e Azure.

• Desejável:

• Experiência com LangChain e LangGraph;
• Experiência com construção de chatbots;
• Comunicação e interface com áreas técnica;
• Atuação como interface entre negócio e TI;
• Apresentação de resultados para públicos não técnicos.

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