As a Data Scientist on the Mapping team, you will enhance route recommendations and travel time estimations through data analysis and collaboration with cross-functional teams.
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 melhores decisões estratégicas;
🛠️ Requirements
- Ensino superior nas áreas de Engenharia, Economia, Estatística, Matemática, Ciência da Computação e/ou áreas afins;
- Para pessoas candidatas internas: experiência no Sicredi de, no mínimo, 6 meses;
- 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);
- 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);
- Experiência com plataformas de nuvem (AWS);
- Construção de consultas a bancos relacionais e não relacionais (SQL avançado, otimização);
Full job description
No Sicredi, acreditamos na força da cooperação para construir soluções que transformam realidades. Valorizamos um ambiente colaborativo, com protagonismo, aprendizado contínuo e foco na geração de valor para pessoas e negócios.
Integrar o time de dados de Soluções de Crédito e Negócios significa incorporar a cultura data-driven no dia a dia. A pessoa atuará investigando, minerando, correlacionando e analisando informações por meio de metodologias e técnicas de ciência de dados, contribuindo para a criação e o aprimoramento de estratégias de Ciclo de Crédito e Negócios. A atuação envolve parceria constante com diferentes áreas e Cooperativas, participando desde a definição de perguntas-chave até a apresentação dos resultados dos estudos realizados.
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 melhores 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 colegas e times da operação;
- Manter a documentação necessária das suas entregas;
- Manter-se 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;
- Para pessoas candidatas internas: experiência no Sicredi de, no mínimo, 6 meses;
- 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);
- 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);
- 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 de dados e conformidade com LGPD.
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