Analista De Dados Sênior

VENHA FAZER PARTE DO TIME DE ESPECIALISTAS DA ÁREA DE AUDITORIA DO BANCO SAFRA! Com 180 anos de história, seguimos em expansão. Buscamos pessoas que sustentem o nosso legado nos negócios com visão orientada para uma constante evolução tecnológica. Aqui você vai encontrar muito mais do que excelentes benefícios em uma referência no mercado financeiro. Você fará parte de uma instituição que respira a cultura ESG, preza por um ambiente harmonioso, com pessoas acessíveis, e promove diversas iniciativas para o desenvolvimento de carreiras. Um time que joga junto e, acima de tudo, é especialista no que faz - só assim foi possível chegar até onde chegamos. Para o Safra, competência não tem gênero, raça, idade. Essa e todas as nossas vagas são para pessoas com ou sem deficiência. Para nós, cada pessoa é única, por isso o nosso cuidado é exclusivo e com soluções sob medida para realizar seus objetivos. Aqui você encontrará uma instituição feita de pessoas, norteada por meritocracia, integridade, agilidade, diligência e perenidade. Nossa equipe conta com uma grande diversidade geracional e de experiências, que nos dá a possibilidade aprender muito e seguir inovando com o objetivo de proporcionar a nossa excelência em serviços para todos os clientes. Resumo da Área A estrutura de Auditoria Continua e Analytics, atua diretamente na análise de dados para criação de regras e indicadores; Análises de cenários/situações atípicas com riscos de perda, fraude, operacional, crédito, mercado, bem como realiza modelos estatísticos e preditivos de "scoragem" e/ou comportamentais para a Auditoria e Inspetoria. Principais Responsabilidades Construção e Manutenção de modelos; Explorar dados para resolução de problemas; Realizar Projetos de transformação digital; Suporte na implementação de DataLake para atendimento aos objetivos estratégicos da Auditoria/ Inspetoria e Suporte na "produtização" de indicadores / modelos. Conhecimentos Relevantes Conhecimento de conceitos de algoritmos de Data Science e Machine Learning; Vivência com manipulação analítica e interpretação de grandes bancos de dados (DataLake); Experiência na construção de modelos de aprendizado de máquina, como clustering, regressão, classificação e previsão, bem como Prática em otimização, padronização e versionamento de códigos. Formação Ensino Superior Completo em cursos de Tecnologia, Computação, DataScience e/ou áreas correlatas. Local São Paulo - SP Capital.