As a Data Scientist focused on Credit and Business Solutions, you will analyze data to enhance credit strategies and business insights, collaborating with various teams to drive data-driven decision-making.
CAS | Cientista de Dados - Foco em Soluções de Crédito e Negócios
📜 Description
- Elaborar estudos de cenário e diagnóstico do negócio;
- Desenvolver e apoiar os times na mensuração de resultados, identificando oportunidades, tendências e padrões em conjuntos de dados;
- Ter iniciativa para propor hipóteses e resolver problemas através da ciência de dados;
- Capacidade de apresentar e comunicar as análises de forma não técnica;
- Atuar em parceria com Engenheiros de Dados no aprimoramento dos fluxos de aquisição e transformação dos dados utilizados em modelos;
- Trabalhar em parceria com Analistas de Dados para gerar insights de negócio e direcionar a análise de informações para tomar as melhor decisões estratégicas;
🛠️ Requirements
- Ensino superior nas áreas de Engenharia, Economia, Estatística, Matemática, Ciência da computação e/ou áreas afins.
- Comunicação clara e objetiva
- Empatia e colaboração
- Pensamento crítico e analítico
- Foco em solução de problemas
Full job description
Integrar o time de dados de Soluções de Crédito e Negócios significa incorporar a cultura data-driven no dia-a-dia. Aqui você terá como principais atribuições investigar, minerar, correlacionar e analisar informações, aplicando metodologias e técnicas de ciência de dados. A partir dessas pesquisas, construir métricas e indicadores, desenhar processos, elaborar estudos e utilizar os resultados para a criação ou aperfeiçoamento das estratégias de Ciclo de Crédito e Negócios. Temos contato contínuo com outras áreas e com as Cooperativas de Crédito, uma vez que nossas entregas são articuladas em conjunto. Então, temas e grupos de trabalho podem variar de tempos em tempos. Nos envolvemos em várias etapas dos estudos, passando pela compreensão do assunto, elaboração de perguntas-chave, busca por dados relevantes, estruturação dos dados, análise dos dados e apresentação dos resultados.
Responsibilities
- Elaborar estudos de cenário e diagnóstico do negócio;
- Desenvolver e apoiar os times na mensuração de resultados, identificando oportunidades, tendências e padrões em conjuntos de dados;
- Ter iniciativa para propor hipóteses e resolver problemas através da ciência de dados;
- Capacidade de apresentar e comunicar as análises de forma não técnica;
- Atuar em parceria com Engenheiros de Dados no aprimoramento dos fluxos de aquisição e transformação dos dados utilizados em modelos;
- Trabalhar em parceria com Analistas de Dados para gerar insights de negócio e direcionar a análise de informações para tomar as melhor decisões estratégicas.;
- Prezar pela qualidade, performance e sustentabilidade dos modelos;
- Participar da Chapter de Ciência de dados, incentivando e promovendo a disseminação da cultura de dados para os colegas e times da nossa operação;
- Manter a documentação necessária das suas entregas;
- Se manter em constante evolução técnica e de negócio;
- Compreender e aplicar técnicas estatísticas e de machine learning para propor mudanças, prover respostas para tomada de decisão e embarcar modelos e algoritmos inteligentes em produtos de software;
- Extrair e processar dados de diversas fontes e em grandes volumes.
Requirements
- Ensino superior nas áreas de Engenharia, Economia, Estatística, Matemática, Ciência da computação e/ou áreas afins.
CONHECIMENTOS TÉCNICOS DESEJÁVEIS PARA A VAGA
Programação e Ferramentas
- Linguagens para análises avançadas (SQL, R, Python)
- Ferramentas de versionamento e CI/CD (Git, GitLab ou similares)
- Frameworks de ML/IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
Modelagem e Estatística
- Estatística avançada aplicada à ciência de dados (inferência, testes de hipóteses, análise multivariada)
- Modelagem estatística e econométrica (regressões, séries temporais, modelos de sobrevivência)
- Experiência com ambientes de produção (deploy de modelos, MLOps, monitoramento)
Infraestrutura e Dados
- Experiência com plataformas de nuvem (AWS)
- Construção de consultas a bancos relacionais e não relacionais (SQL avançado, otimização)
- Arquitetura de dados (modelagem, pipelines ETL, integração)
- Visualização avançada e storytelling com dados (Power BI, Plotly, Seaborn)
Governança
- Governança de dados e conformidade com LGPD
Soft Skills
- Comunicação clara e objetiva
- Empatia e colaboração
- Pensamento crítico e analítico
- Foco em solução de problemas
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