Descrição: * Ensino superior nas áreas de Engenharia, Economia, Estatística, Matemática, Ciência da computação e/ou áreas afins. * Para candidatos internos: experiência no Sicredi de mínimo de 6 meses. CONHECIMENTOS TÉCNICOS DESEJÁVEIS PARA A VAGA Programação e Ferramentas * Linguagens para análises avançadas (SQL, R, Python) * Ferramentas de versionamento e CI/CD (Git, GitLab ou similares) * Frameworks de ML/IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit\-learn) Modelagem e Estatística * Estatística avançada aplicada à ciência de dados (inferência, testes de hipóteses, análise multivariada) * Modelagem estatística e econométrica (regressões, séries temporais, modelos de sobrevivência) * Experiência com ambientes de produção (deploy de modelos, MLOps, monitoramento) Infraestrutura e Dados * Experiência com plataformas de nuvem (AWS) * Construção de consultas a bancos relacionais e não relacionais (SQL avançado, otimização) * Arquitetura de dados (modelagem, pipelines ETL, integração) * Visualização avançada e storytelling com dados (Power BI, Plotly, Seaborn) Governança * Governança de dados e conformidade com LGPD Soft Skills * Comunicação clara e objetiva * Empatia e colaboração * Pensamento crítico e analítico * Foco em solução de problemas * Elaborar estudos de cenário e diagnóstico do negócio; * Desenvolver e apoiar os times na mensuração de resultados, identificando oportunidades, tendências e padrões em conjuntos de dados; * Ter iniciativa para propor hipóteses e resolver problemas através da ciência de dados; * Capacidade de apresentar e comunicar as análises de forma não técnica; * Atuar em parceria com Engenheiros de Dados no aprimoramento dos fluxos de aquisição e transformação dos dados utilizados em modelos.; * Trabalhar em parceria com Analistas de Dados para gerar insights de negócio e direcionar a análise de informações para tomar as melhor decisões estratégicas.; * Prezar pela qualidade, performance e sustentabilidade dos modelos; * Participar da Chapter de Ciência de dados, incentivando e promovendo a disseminação da cultura de dados para os colegas e times da nossa operação; * Manter a documentação necessária das suas entregas; * Se manter em constante evolução técnica e de negócio; * Compreender e aplicar técnicas estatísticas e de machine learning para propor mudanças, prover respostas para tomada de decisão e embarcar modelos e algoritmos inteligentes em produtos de software; * Extrair e processar dados de diversas fontes e em grandes volumes. 251128020219769963