.Somos o grupo educacional mais diversificado do país. Todos os dias, criamos futuros incríveis através da inovação. Colocamos a mão na massa para tirar as ideias do papel e colocá-las em prática. Enfrentamos desafios com resiliência e nos adaptamos às mudanças constantes.Por aqui, somos um time e não heróis, guiados pela vontade de fazer a diferença e conectados de um só jeito, o #JeitoCogna. Nossa relação é direta e respeitosa, e o sucesso dos nossos alunos e clientes é o nosso sucesso.Além disso, valorizamos a diversidade, porque sabemos que quanto mais diverso é o nosso repertório, mais abrangente e inclusivo seremos. Juntos impulsionamos as pessoas a construírem uma melhor versão de si! E aí, bora fazer parte da empresa líder absoluta do segmento educacional?Vem pra Cogna.Responsabilidades e atribuições: A área de Cobrança Estratégica tem como principal objetivo maximizar o Lifetime Value (LTV) de cada um dos nossos alunos. Isso significa muito mais do que simplesmente determinar uma política de cobrança que maximize o caixa da companhia. Nós precisamos entender quem é o nosso aluno (cliente) e quais são as suas limitações financeiras, para podermos propor um caminho no qual ele consiga atingir seu sonho de estudar e se formar, de maneira rentável para a companhia, mas sustentável para o aluno.Assim, você deverá atuar em projetos e entregas relacionadas aos alunos inadimplentes, na estratégia de sua recuperação financeira e permanência nos estudos. Nosso time ágil é composto por Cientistas, Engenheiros e Analistas de Dados. Você irá colaborar na transformação de problemas e hipóteses subjetivas em análises e testes estatísticos, além de construir modelos de predição/classificação que direcionem o melhor caminho a seguir.Somos um time de clima descontraído e informal, com o objetivo de dominar as regras de negócio e auxiliar na tomada de decisão da companhia, principalmente por meio de dados. Gostamos de pessoas com sede de novos conhecimentos, curiosidade pra correr atrás, criatividade para questionar o AS-IS e vontade de construir um novo modelo de atuação mais analítico e robusto.Requisitos e qualificações: Python (Jupyter Notebooks); Saber, de formaclara e concisa, traduzir o problema de negócio, em termos passíveis de ser tratado com dados; Data Wrangling: realizar a obtenção, seleção, transformação e validação dos dados corretos para atacar tal problema desenhado; Entender a melhor forma de explorar os dados, buscando sempre trabalhar com hipóteses, previsões, inferências, experimentos e medições; Machine Learning: criar modelos que são capazes de prever, classificar, estimar e priorizar eventos (saber interpretar o resultado, é primordial); Construir visões gráficas dos resultados encontrados, que facilitem o entendimento das áreas não versadas, e corroborem as decisões de negócio tomadas
