Cientista de Dados Sênior

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Estamos buscando um(a) Cientista de Dados Sênior apaixonado(a) por desafios e com experiência em desenvolvimento Python e React. Se você é um(a) profissional apaixonado(a) por tecnologia gostaríamos de conhecê-lo(a).

Responsabilidades e Atribuição

Desenvolver, implementar e aprimorar modelos estatísticos e de Machine Learning aplicados à análise e concessão de crédito, com foco no mercado argentino.

Construir e validar modelos de Application Score e Behavior Score, considerando diferentes etapas do ciclo de crédito.

Analisar grandes volumes de dados para identificar padrões de comportamento, avaliar riscos e apoiar a tomada de decisão em crédito.

Realizar exploração, tratamento, preparação e seleção de variáveis para desenvolvimento de modelos preditivos.

Aplicar técnicas estatísticas e algoritmos de Machine Learning para construção, calibração e otimização de modelos de risco de crédito.

Avaliar o desempenho, a estabilidade e a capacidade preditiva dos modelos por meio de métricas estatísticas e indicadores de performance.

Desenvolver consultas e rotinas de processamento de dados utilizando SQL e Python.

Utilizar serviços e recursos do Google Cloud Platform (GCP) para processamento, análise e desenvolvimento de soluções de Ciência de Dados.

Trabalhar com bases de dados provenientes de instituições financeiras, bureaus de crédito e outras fontes relevantes para a modelagem.

Documentar metodologias, premissas, resultados e decisões técnicas relacionadas ao desenvolvimento e à validação dos modelos.

Interagir com stakeholders e equipes multidisciplinares para compreender necessidades de negócio e traduzir demandas em soluções analíticas.

Atuar em parceria com as áreas envolvidas na gestão de crédito, contribuindo para o aprimoramento das estratégias de concessão e acompanhamento de risco.

Conduzir as atividades considerando as particularidades do mercado argentino, utilizando o espanhol para comunicação e alinhamento das iniciativas.

Experiência sólida como Cientista de Dados, com atuação em projetos de modelagem estatística e desenvolvimento de modelos preditivos.

Formação superior completa em Estatística ou áreas correlatas, sendo desejável mestrado na área.

Experiência comprovada em modelagem de risco de crédito, incluindo desenvolvimento de modelos de Application Score e/ou Behavior Score.

Vivência profissional em bancos, instituições financeiras, bureaus de crédito e/ou consultorias com atuação em projetos de crédito.

Conhecimento avançado de SQL para consulta, manipulação e análise de grandes volumes de dados.

Experiência prática com Python para análise de dados, desenvolvimento de modelos estatísticos e implementação de soluções de Machine Learning.

Experiência com algoritmos e técnicas de Machine Learning aplicados à construção de modelos preditivos.

Conhecimento de métodos estatísticos para avaliação, validação e mensuração de desempenho de modelos.

Experiência prática com Google Cloud Platform (GCP), utilizando serviços e recursos de cloud em projetos de Ciência de Dados, processamento e análise de dados ou desenvolvimento de modelos de Machine Learning.

Espanhol avançado, com capacidade de conversação em contextos profissionais e técnicos.

Diferenciais

Mestrado ou pós-graduação stricto sensu em Estatística, Ciência de Dados, Matemática, Economia ou áreas correlatas.

Experiência em projetos de modelagem de crédito voltados ao mercado latino-americano, especialmente Argent