Descrição da vaga

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

Responsabilidades e atribuições


  • Desenvolver modelos para otimização de processos de banking ou adquirência.
  • Analisar grandes volumes de dados transacionais para identificar padrões, tendências e oportunidades de melhoria nos processos.
  • Implementar algoritmos de segmentação de clientes e predição de comportamento para aumentar a eficiência e a personalização dos serviços oferecidos.
  • Trabalhar em estreita colaboração com equipes de engenharia, produto e negócios para definir e implementar soluções de dados que atendam às necessidades do cliente e da empresa.
  • Fornecer insights complexos de maneira clara e eficaz para stakeholders não técnicos, ajudando na tomada de decisões estratégicas.
  • Mentorar e fornecer orientação técnica para membros da equipe de ciência de dados com menor senioridade.


Requisitos e qualificações


  • Superior completo em Ciências da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas relacionadas.
  • Experiência com análise de grandes volumes de dados para a geração de insights para times de negócio.
  • Experiência com ferramentas de análise de dados e programação como SQL, Python, R ou bibliotecas de machine learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, etc.).
  • Habilidade para resolver problemas complexos de maneira criativa e inovadora.
  • Conhecimento de processos de versionamento de código (Git, Github).
  • Habilidade para traduzir dúvidas e necessidades dos times de negócios em requisitos para as análises.


Para se destacar nessa posição, seria legal se você também tivesse:

  • Disponibilidade para atuar no modelo híbrido (3x na semana) em São Paulo - SP.

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