Cientista de Dados Pleno

Pier Seguradora · Híbrido · São Paulo, SP

Recebendo candidaturas · conferida em 14/11

Ficha da vaga

Modelo
Híbrido
Onde aceita
Aceita candidatos do Brasil
Senioridade
Pleno
Salário
Salário não divulgado

Fonte: InHire · Ver vaga original →

  • python
  • sql
  • statistics
  • analise dados

Organizei a descrição em seções com IA. O texto completo da vaga está logo abaixo.

Sobre a vaga

A Pier Seguradora busca um(a) Cientista de Dados Pleno para desenvolver modelos estatísticos, algoritmos de machine learning e modelos de pricing em São Paulo.

O que você vai fazer

  • Desenvolver e implementar modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos de negócios
  • Criar e aperfeiçoar modelos de pricing para produtos de seguros, garantindo precisão e competitividade
  • Trabalhar, em parceria com o time de Data Analytics, análises exploratórias de dados para identificar tendências, padrões e oportunidades
  • Colaborar com equipes multidisciplinares para definir requisitos de projetos e traduzir necessidades de negócios em soluções analíticas
  • Documentar processos, metodologias e resultados de projetos de maneira clara e compreensível

O que pedem

  • Formação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou área relacionada
  • Experiência comprovada como Cientista de Dados
  • Experiência com modelos de riscos para precificação de seguros
  • Proficiência em linguagens de programação, como Python
  • Conhecimento avançado em SQL e experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais

Remuneração e benefícios

  • Auxílio creche
  • Plano odontológico
  • Plano de saúde
  • Wellhub (Gympass)

Descrição completa da vaga

Sobre a posição: O que esperamos de você?

Criar e aperfeiçoar modelos de pricing para produtos de seguros, garantindo precisão e competitividade.

Responsabilidades:

Desenvolver e implementar modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos de negócios;

Criar e aperfeiçoar modelos de pricing para produtos de seguros, garantindo precisão e competitividade;

Trabalhar, em parceria com o time de Data Analytics, análises exploratórias de dados para identificar tendências, padrões e oportunidades;

Colaborar com equipes multidisciplinares para definir requisitos de projetos e traduzir necessidades de negócios em soluções analíticas;

Documentar processos, metodologias e resultados de projetos de maneira clara e compreensível;

Mentorar e orientar cientistas de dados juniores e outros membros da equipe;

Manter-se atualizado com as últimas tendências e tecnologias em ciência de dados e aplicá-las às nossas iniciativas;

Trabalhar em estreita colaboração com Machine Learning Engineers (MLEs) para garantir a implementação eficiente e eficaz de modelos de machine learning em produção;

Experiência e Competências:

Formação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou área relacionada;

Experiência comprovada como Cientista de Dados;

Experiência com modelos de riscos para precificação de seguros;

Proficiência em linguagens de programação, como Python;

Conhecimento avançado em SQL e experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais;

Desejável: Experiência prática com bibliotecas e frameworks de machine learning (por exemplo, scikit-learn);

Remuneração e benefícios Pier 🤗💰

Plano de saúde e odontológico;

Benefício flexível (Caju);

Seguro Smartphone Pier Plano Premium;

Totalpass;

Starbem: 5 consultas/mês (2 consultas de terapia, 1 de nutrição e 2 de outras especialidades) pagas pela Pier;

Licença Maternidade/Paternidade estendida;

Auxílio Creche

Perguntas e respostas sobre a vaga

Aceita candidatos de onde?
Aceita candidatos do Brasil.
Qual o regime de contratação?
A vaga não diz.
É remota?
Não, é híbrida.
Informa salário?
Não, a vaga não divulga.

Nenhuma vaga séria cobra para você se candidatar, e eu nunca peço dado bancário dentro de uma candidatura. O plano pago é cobrado só pelo Asaas, meu parceiro de pagamento.

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