Build and evaluate statistical, machine learning, and optimization models; design experiments, analyze data, and partner across teams to guide production implementation and launch decisions.
Cientista de Dados Jr.
📜 Description
- Análise de dados para identificar padrões de risco.
- Construção de relatórios e dashboards.
- Suporte no desenvolvimento de modelos preditivos e estudos analíticos.
- Interação com áreas de negócio para entendimento de demandas.
🛠️ Requirements
- Superior completo ou cursando em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia e áreas correlatas.
- Conhecimento Intermediário de linguagens de programação (estrutura e lógica): Python, R, SQL.
- Conhecimento de estatística e ciência de dados aplicada (Modelos de classificação e Preditivos).
- Experiência em estrutura e manipulação de dados.
- Entendimento de regressão linear, regressão logística, Árvores de Decisão.
- Modelos de análise de sobrevivência e segmentação de clientes.
- Conhecimento básico de validação cruzada e avaliação de modelos (como AUC, acurácia, precisão, recall).
- Conceitos básicos de LLMs (GPT, Claude, Gemini, Llama).
Full job description
Quando você pensa em carreira, o que vem à sua mente? Propósito? Colaboração? Ser protagonista para fazer a diferença? No PagBank temos tudo isso e muito mais. 💛
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Responsibilities
- Análise de dados para identificar padrões de risco.
- Construção de relatórios e dashboards.
- Suporte no desenvolvimento de modelos preditivos e estudos analíticos.
- Interação com áreas de negócio para entendimento de demandas.
Requirements
-
Superior completo ou cursando em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia e áreas correlatas.
- Conhecimento Intermediário de linguagens de programação (estrutura e lógica): Python, R, SQL.
- Conhecimento de estatística e ciência de dados aplicada (Modelos de classificação e Preditivos).
- Experiência em estrutura e manipulação de dados.
- Entendimento de regressão linear, regressão logística, Árvores de Decisão.
- Modelos de análise de sobrevivência e segmentação de clientes.
- Conhecimento básico de validação cruzada e avaliação de modelos (como AUC, acurácia, precisão, recall).
- Conceitos básicos de LLMs (GPT, Claude, Gemini, Llama).
- Noções de Prompt Engineering.
- Conhecimento sobre limitações de modelos (alucinações, contexto e viés).
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