REMUNERAÇÃO
- FIXO: Entre BRL 25-35 K (PJ)
- VARIÁVEL: Bônus anual (50-100% do salário anualizado) + stock options
- BENEFÍCIOS: Todos os principais (férias, plano de saúde, etc)
MODELO DE TRABALHO:
- Híbrido em Pinheiros (SP), 3-4X por semana no escritório.
Nosso cliente está sendo construída por um time de empreendedores com paixão pela intersecção entre finanças e tecnologia, apoiados por alguns dos maiores fundos de venture capital da América Latina e do Mundo.
Estão construindo uma integração do PIX com Whatsapp:"Para que o banco entenda todas as mensagens enviadas pelo cliente, o chat recebe a tecnologia de inteligência artificial. Assim, por exemplo, é possível enviar uma foto com o código Pix escrito à mão, que a IA do nosso cliente irá entender e processar o pagamento."
DESCRIÇÃO DA VAGAResponsabilidades:
Analisar grandes conjuntos de dados para extrair insights relevantes;Desenvolver modelos preditivos, alinhados com as necessidades dos times de produto;Pesquisar e propor novas metodologias de modelagem compatíveis com o projeto;Relacionar continuamente com áreas de interface de modo a manter todos os stakeholders comunicados e informados;Propor estudos e indicadores de impacto à saúde do negócio e relacionados ao sucesso do associado;Acompanhar o ciclo de vida dos modelos, incluindo implantação, monitoramento e governança;Ser um promotor da ciência de dados, compartilhando e expandindo o conhecimento e trabalhando na cultura de dados da organização.REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES: Ter experiência prévia com Machine Learning ou Modelagem Estatística;Trabalhar bem em equipes multidisciplinares;Experiência com Python;Preferência para graduação em área quantitativa como Computação, Economia, Engenharias, Estatística, Matemática e afins;Desejável experiência com Ciência de Dados aplicada a Meios de Pagamento (Cartões, Pix, Cheques);Desejável experiência com Databricks;Experiência com Processamento de Linguagem Natural é um diferencial;Experiência com Visão Computacional é um diferencial;Experiência com MLOps é um diferencial.
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