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Cientista de Dados Pleno

SRM ASSET São Paulo 25 candidaturas 19 dias atrás

Salário estimado

R$ 9k - 13k/mês

Pleno CLT
26%

Score de curadoria

Indicador interno 0 a 100: transparência salarial, stack, descrição útil e sinais de qualidade do anúncio. Não é match com o seu CV.

Descrição da vaga

Texto agregado para leitura rápida. Confira sempre a fonte original ao enviar a candidatura.

Cientista de Dados Pleno | Crédito & Risco

Estamos em um momento importante de evolução na forma como utilizamos dados e inteligência analítica para tomada de decisão dentro da SRM Asset.

Nosso time de Ciência de Dados atua diretamente na construção de modelos e análises que impactam estratégias de crédito, risco e portfólio, em um ambiente dinâmico, colaborativo e altamente conectado ao negócio.

Buscamos uma pessoa com forte capacidade analítica, profundidade técnica e visão estratégica, que consiga transformar grandes volumes de dados em modelos, insights e soluções aplicadas ao mercado financeiro.

Essa posição é ideal para quem gosta de atuar próximo ao negócio, resolver problemas complexos e construir soluções de dados com impacto real na tomada de decisão.

O Desafio

Atuar no desenvolvimento de modelos e análises voltadas para crédito, risco e inteligência de negócio, ajudando a transformar dados em decisões estratégicas para a companhia.

Essa pessoa terá papel importante em:

  • desenvolver modelos preditivos aplicados ao mercado financeiro.
  • estruturar análises estatísticas para apoio ao negócio.
  • conectar contexto de negócio, dados e modelagem analítica.
  • apoiar a evolução das práticas de ciência de dados dentro da companhia.

O que você vai fazer

  • ✅ Desenvolver modelos preditivos de crédito, fraude e segmentação de clientes.
  • ✅ Construir análises estatísticas para suporte à tomada de decisão.
  • ✅ Participar de projetos estruturais relacionados à política de crédito.
  • ✅ Trabalhar em parceria com áreas de negócio para transformar problemas complexos em soluções orientadas a dados.
  • ✅ Processar e analisar grandes volumes de dados com foco em escalabilidade e eficiência.
  • ✅ Utilizar IA como acelerador de produtividade no desenvolvimento analítico e automações.
  • ✅ Apoiar a evolução das práticas de modelagem, análise e arquitetura de dados do time.
  • ✅ Conectar diferentes áreas para garantir alinhamento entre contexto de negócio e soluções analíticas.

Tech Stack & Requisitos

Core

  • Python avançado para modelagem e análise de dados
  • Conhecimento em bancos de dados relacionais (SQL)
  • Conhecimento em modelos de clustering, classificação e regressão
  • Experiência com processamento de grandes volumes de dados — PySpark ou similares
  • Uso de IA como acelerador de desenvolvimento no dia a dia — geração de código, automação de etapas analíticas, etc.

Fundamentos

  • Forte capacidade analítica e raciocínio estatístico.
  • Experiência sólida com desenvolvimento de modelos para o mercado financeiro.
  • Vivência com análise de crédito e análises estatísticas aplicadas ao negócio.
  • Facilidade para atuar em ambientes dinâmicos e com problemas pouco estruturados.
  • Boa comunicação e capacidade de interação com áreas de negócio.

Design e Arquitetura

  • Capacidade de estruturar soluções analíticas ponta a ponta.
  • Entendimento de fluxos modernos de processamento e análise de dados.
  • Capacidade de conectar decisões técnicas com impacto de negócio.

Dados / IA

  • Experiência com modelagem preditiva e análise estatística
  • Manipulação e processamento de grandes volumes de dados
  • Uso de IA aplicada ao desenvolvimento analítico e automação de fluxos
  • Conhecimento em práticas modernas de desenvolvimento orientado a dados

Diferenciais

  • Noções de MLOps e ciclo de vida de modelos em produção.
  • Familiaridade com AWS.
  • Conhecimento em estruturas de crédito como FIDC ou securitização.
  • Experiência em mercado financeiro, crédito estruturado ou fintechs.

O que faz seus olhos brilharem (e os nossos também)

  • ✨ Gostar de transformar dados em decisões estratégicas.
  • ✨ Ter curiosidade intelectual e senso crítico apurado.
  • ✨ Conseguir conectar modelagem analítica com contexto de negócio.
  • ✨ Gostar de resolver problemas complexos em ambientes dinâmicos.
  • ✨ Querer evoluir constantemente a forma como dados e IA são utilizados no negócio.

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