Consultor(a) – Ciência de Dados e Analytics Avançado | Serviços Financeiros

Sobre a Accenture

A Accenture ajuda as principais empresas do mundo a se reinventarem, construindo seu núcleo digital e liberando o poder da IA para gerar valor com rapidez em organizações de todos os setores. Nossa estratégia é ser o parceiro de reinvenção preferido de nossos clientes, liderar a adoção da IA de maneira segura e em escala, ser a empresa impulsionada por IA mais centrada no cliente, além de ser o melhor lugar para se trabalhar. Reunimos o talento de aproximadamente 786 mil pessoas com ativos e plataformas proprietárias, profundo conhecimento em processos e indústrias e relações líderes no ecossistema para oferecer soluções integradas e resultados mensuráveis em escala. Por meio de nossos Reinvention Services oferecemos ampla expertise em Cibersegurança, Núcleo Digital, Finanças, Indústria e Empresa, Song, Cadeia de Suprimentos & Engenharia e Talento, com capacidades avançadas em IA e Dados, Indústria & Processos e Tecnologia. Atendemos aproximadamente 9 mil clientes e geramos cerca de US$ 70 bilhões em receita no ano fiscal de 2025.

Visite a Accenture em accenture.com.

A oportunidade:

A Accenture está em busca de um Consultor para atuar em projetos estratégicos no setor de Serviços Financeiros, com foco em ciência de dados, modelagem estatística, segmentação avançada, analytics e inteligência artificial.

Nesta posição, você liderará frentes técnicas de modelagem e análise em projetos de alto impacto, conectando rigor quantitativo com visão de negócio para gerar resultados mensuráveis para clientes do ecossistema financeiro.

Buscamos um perfil com experiência comprovada em ciência de dados aplicada ao setor financeiro, capaz de desenvolver soluções robustas, comunicar resultados a públicos executivos e contribuir para a entrega de projetos de consultoria com qualidade.

O que você vai fazer no seu dia a dia:

Liderar o desenvolvimento de modelos preditivos, de segmentação e de scoring para suportar estratégias de crédito, cobrança, prevenção a fraudes, gestão de risco e personalização de produtos financeiros.

Projetar e implementar pipelines completos de ciência de dados, desde a exploração e preparação de dados até a validação, implantação e monitoramento de modelos em produção.

Aplicar técnicas avançadas de clusterização e segmentação de clientes (K-Means, DBSCAN, modelos de mistura gaussiana, segmentação comportamental) para suportar estratégias de acionamento, pricing e gestão de carteiras.

Desenvolver modelos de machine learning para aplicações críticas como probabilidade de default (PD), loss given default (LGD), exposure at default (EAD), propensão ao pagamento, detecção de anomalias e prevenção a fraudes.

Conduzir análises estatísticas avançadas, incluindo testes de hipótese, análise de sobrevivência, séries temporais, modelos bayesianos e técnicas de inferência causal para suportar decisões de negócio.

Traduzir resultados técnicos em recomendações de negócio claras, estruturando narrativas analíticas e apresentações executivas que conectem modelagem com impacto financeiro.

Coordenar frentes de trabalho analíticas, orientar analistas e garantir qualidade técnica das entregas, metodologias e documentações.

Apoiar o desenvolvimento de estratégias de dados, governança de modelos, frameworks de monitoramento e boas práticas de MLOps em ambientes de serviços financeiros.

Contribuir para propostas comerciais, RFPs, ativos de thought leadership e metodologias da prática de Data & AI da Accenture.

O que estamos procurando na pessoa que vai fazer parte do time:

Experiência em ciência de dados aplicada ao setor financeiro, em consultoria ou em posições técnicas em bancos, fintechs, financeiras ou bureaus de crédito.

Domínio avançado de Python e/ou R para modelagem estatística, machine learning e análise de dados, com proficiência em bibliotecas como scikit-learn, XGBoost, LightGBM, statsmodels, scipy e pandas.

Sólido conhecimento em técnicas de machine learning supervisionado e não supervisionado, modelagem estatística clássica e técnicas avançadas de segmentação e clusterização.

Experiência com ciclo completo de modelagem: definição do problema, coleta e preparação de dados, feature engineering, treinamento, validação, interpretação e monitoramento de modelos.

Capacidade de comunicar resultados técnicos a audiências não técnicas, construindo narrativas analíticas orientadas a decisão e materiais executivos de alta qualidade.

Fluência em SQL e experiência com plataformas de big data e cloud (Databricks, Spark, AWS, Azure ou GCP).

Inglês avançado para reuniões, elaboração de materiais técnicos e interação em contextos globais.

Formação superior em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Física, Economia Quantitativa ou áreas correlatas.

Além disso, é desejável conhecimento:

Experiência em modelagem de credit scoring, PD/LGD/EAD, detecção de fraudes, segmentação de carteiras inadimplentes, propensão ao pagamento ou churn em serviços financeiros.

Experiência com MLOps, versionamento de modelos, deploy em produção e monitoramento de performance e drift.

Benefícios:

🏥 Assistência Médica – 100% subsidiada pela empresa (titular e dependentes)

🦷 Assistência Odontológica

🍽️ Vale Refeição ou Alimentação sem desconto

🛡️ Seguro de vida

📈 Previdência Privada

🏋️ Welhub*

📉 Opção de compra de ações da empresa com desconto

💊 Desconto Farmácia*

👶 Auxílio Creche*

📚 Parceria com escola de idiomas*

👨‍👩‍👧 Licença Maternidade e Paternidade Estendida

💰 PPR*

Conforme política vigente

Localidade da vaga:

Hibrido – São Paulo/SP