Consultor(A) Cientista De Dados

Job descriptionVice-Presidência CFO Diretoria: Serviços Financeiros Local de Trabalho: EcoBerrini - São Paulo/SP. Um ambiente de trabalho aberto, transparente, que inspira confiança e autodesenvolvimento. É de olho neste cenário que a área de Finanças busca entender em profundidade as necessidades dos nossos clientes e transformá-las em uma proposta de valor única. Encantar e fidelizar é o que nos move em nosso dia a dia! Se você ama tecnologia, curte um ambiente dinâmico e trabalho em equipe, seu lugar é com a gente! Main responsibilitiesDesenvolver e implementar modelos preditivos para avaliação de risco de crédito;Realizar análises estatísticas avançadas para identificar padrões de comportamento de crédito e inadimplência;Colaborar com as equipes de crédito e finanças para implementar estratégias baseadas em dados;Desenvolver e aprimorar modelos de machine learning com uso de esteira MLOP´s;Monitorar e avaliar o desempenho dos modelos e identificar oportunidades de melhoria;Manter constante alinhamento e conexão com time de dados e AI;Construir testes controlados, monitorar sua performance, relatar os resultados e testar hipóteses;Participar do dia a dia e da evolução de dados da área na busca ativa de novas variáveis para compor complementar o book de variáveis. Requirements and skillsDesejável Formação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Física, ou áreas relacionadas;Experiência em modelagem de crédito e cobrança;Habilidades em Machine Learning e Estatística;Conhecimento em técnicas de aprendizado de máquina e ciência de dados;Experiência com linguagens de programação como Python, SAS, R, Sql ou similares;Excelentes habilidades de comunicação e capacidade de trabalhar em equipe;Perfil analítico e foco na solução de problemas complexos considerando múltiplos cenários e relações de risco vs. retorno;Comunicação clara e objetiva das análises, modelos e descobertas para as áreas de negócios;Construção de apresentações executivas para apresentação dos estudos e modelos;Experiência com metodologias ágeis de trabalho serão diferenciais;Experiência em MLFlow será diferencial.
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