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Cientista de dados especialista | empréstimos
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Descrição: É muito importante que você tenha e/ou saiba: * Formação em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, Economia ou áreas correlatas; * Experiência comprovada em ciência de dados aplicada a crédito/financeiro (preferencialmente em empréstimos), incluindo utilização e análise de dados provenientes de bureaus de crédito. Sólido domínio em: * Programação em Python/PySpark; * SQL avançado para manipulação de grandes volumes de dados; * Técnicas de machine learning supervisionado e não supervisionado; * Experiência com plataformas de cloud (GCP, AWS ou Azure) e MLOps; * Conhecimento em ferramentas de versionamento (Git) e pipelines de dados (Airflow, dbt, etc). Os desafios da função são: * Modelagem Preditiva e Estatística: Desenvolver, treinar e validar modelos preditivos aplicados ao ciclo de vida dos produtos de empréstimo e gestão do cliente, como propensão e churn; * Gestão de Dados e Feature Engineering: Explorar, estruturar e enriquecer bases internas e externas para geração de variáveis de alta performance para o contexto de empréstimos, e garantir a qualidade, governança e rastreabilidade dos dados utilizados nos modelos; * Produtos e Estratégia de CRM: Criar segmentações inteligentes para campanhas de originação e cross\-sell de empréstimos, e apoiar times de negócio na definição de estratégias para aumentar a conversão; * Análise e Experimentação: Conduzir análises exploratórias e causais para entender drivers de comportamento dos clientes, bem como estruturar e avaliar testes A/B para validação de ofertas do portfólio de empréstimos; * Produção e Escalabilidade: Trabalhar em conjunto com engenheiros de dados e times de tecnologia para garantir deploy com métricas de monitoramento, performance e fairness de modelos; * Atuação Consultiva: Apoiar stakeholders de Produto, CRM, Crédito e Risco na tomada de decisão orientada a dados de clientes. 2512260202491936476

Fonte da Informação:  indeed Ver publicação original
João Silva
Indeed · HR

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