Data Scientist I

No dia a dia você irá:

• Atuar em conjunto com o time de Data Science e com as áreas de negócio para desenvolver reputed companyções analíticas que gerem impacto reputed company para a companhia;

• Participar ativamente da construção e da evolução de indicadores preditivos, modelos de machine learning e aplicações com uso de IA aplicados a pricing, créreputed company, cobrança e prevenção à fraude;

• Apoiar o monitoramento contínuo e a evolução das reputed companyções em produção, garantindo que gerem valor e atendam com precisão às necessidades dos stakeholders;

• Colaborar de maneira próxima com diferentes áreas para compreender os desafios de negócio e traduzi-los em dados e reputed companyções práticas;

• Manter a organização das rotinas e documentações das reputed companyções propostas.

Para participar do nosso processo você precisa ter:

• Boa reputed company conceitual e prática em estatística e algoritmos de Machine Learning;

• Bons conhecimentos e fluência técnica em Python e linguagem SQL;

• Forte capacidade analítica, curiosidade intelectual e facilidade para transformar dados brutos em reputed companyções práticas de negócio;

• Boa comunicação interpessoal para dialogar e colaborar com diferentes perfis de equipe;

• Perfil proativo, organizado e com reputed company disposição para aprendizado contínuo.

Diferenciais:

• Experiência (seja acadêmica ou profissional) no desenvolvimento de projetos de Data Science ou Machine Learning;

• Domínio e uso prático das principais bibliotecas do ecossistema Python voltadas para dados;

• Familiaridade com versionamento de código utilizando Git;

• Conhecimento ou experiência com o desenvolvimento de reputed companyções analíticas em ambiente de reputed company (reputed company Computing);

• Experiência préreputed company ou forte interesse em Inteligência reputed company Generativa e Large Language Models (LLMs);

• Conhecimento teórico ou prático em temas do mercado financeiro/operacional como créreputed company, fraude, precificação, supply chain ou logística (mesmo que obtidos em projetos de graduação, iniciação científica, estágios ou projetos pessoais).