Cientista de Dados

Descrição

**Empresa \u0026 Cultura** A EXANTE é uma empresa pioneira no setor de tecnologia financeira (wealth tech) que oferece soluções centralizadas de negociação de ponta e uma robusta infraestrutura financeira B2B, gerando valor por meio de tecnologia inovadora. Nossa plataforma de negociação personalizada, desenvolvida internamente, fornece acesso perfeito a uma ampla gama de instrumentos financeiros — incluindo ações, ETFs, títulos, futuros e opções — tudo dentro de uma única conta multi-moeda. Como uma empresa global em rápido crescimento, com mais de 700 talentosos colaboradores de mais de 70 nacionalidades, presentes em 70 localidades, somos líderes no setor financeiro. Nossas prioridades de investimento são claras: priorizamos o investimento em nosso ativo mais valioso — nossas pessoas. Junte-se a nós para moldar o futuro das finanças. Estamos construindo nosso Intelligence Core — uma nova capacidade de análise preditiva no centro de nossas operações de vendas e gestão de clientes. Em vez de confiar em intuição ou processos manuais, queremos que cada decisão relacionada ao cliente seja fundamentada em dados: quem corre risco de sair, quem está pronto para crescer e onde devemos concentrar nossa atenção. Este é um cargo fundamental. Você não estará ingressando em uma equipe de ciência de dados já estabelecida para assumir tarefas pré-definidas. Você será responsável por projetar os modelos, definir os problemas e moldar a forma como a empresa utiliza a inteligência preditiva. Trabalhará em estreita colaboração com o Diretor de Transformação em IA nas Vendas, com a equipe de Análise \u0026 Controle de Vendas e com gestores de vendas de linha de frente, que agirão com base no que você desenvolver. **Responsabilidades:** Definir e construir modelos preditivos do zero, começando com: * Previsão de rotatividade (churn) — identificar clientes com risco de reduzir sua atividade ou retirar seus ativos, com antecedência suficiente para que a equipe de vendas possa agir * Propensão a aumento de vendas (upsell) / vendas cruzadas (cross-sell) — classificar clientes conforme sua probabilidade de aumentar os ativos sob custódia e destacar as oportunidades adequadas * Valor do ciclo de vida do cliente (CLV) — estimar o valor futuro do cliente para orientar a alocação de recursos e a priorização do gerenciamento de relacionamentos **Assumir todo o ciclo de vida da modelagem:** * Trabalhar com dados brutos de negociação, transacionais e comportamentais provenientes de nosso data warehouse * Definir variáveis-alvo e operacionalizar conceitos empresariais (por exemplo, o que constitui "rotatividade" no contexto de uma corretora) em objetivos mensuráveis de aprendizado de máquina * Criar características (features) a partir da atividade dos clientes, padrões de negociação, condições de mercado e sinais de engajamento * Selecionar, treinar, validar e iterar modelos — iniciando com abordagens simples e aumentando a complexidade apenas quando justificável * Projetar monitoramento do desempenho dos modelos, deriva de dados e deterioração ao longo do tempo * Entregar diariamente pontuações por cliente integradas aos fluxos de trabalho do CRM e aos processos de vendas **Conectar ciência de dados e negócios:** * Traduzir resultados dos modelos em insights acionáveis para gestores de vendas não técnicos * Colaborar com a liderança comercial para projetar intervenções com base nas previsões dos modelos * Apresentar resultados, pressupostos, limitações e recomendações às partes interessadas sênior **Requisitos:** **Obrigatórios:** * 4\u002b anos de experiência prática na construção e implantação de modelos preditivos em problemas reais de negócios (classificação, regressão, pontuação) * Domínio sólido de Python (pandas, scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost) e SQL * Capacidade comprovada de estruturar, de forma independente, problemas empresariais ambíguos como tarefas de aprendizado de máquina — definir a variável-alvo, criar características e escolher a abordagem * Experiência com dados tabulares em larga escala: engenharia de características, tratamento de desbalanceamento de classes, validação temporal e prevenção de vazamento de dados * Capacidade de comunicar resultados de modelos a partes interessadas não técnicas usando linguagem clara e acionável * Experiência com dados comportamentais baseados em séries temporais ou eventos **Vantagem significativa:** * Experiência em previsão de rotatividade, modelagem de propensão, CLV ou pontuação de clientes em qualquer setor * Familiaridade com análise de sobrevivência (modelos de riscos proporcionais de Cox, modelagem de tempo até evento) * Experiência com monitoramento de modelos em produção: detecção de deriva de dados, pipelines de retr treinamento e frameworks de campeão-desafiante * Formação ou experiência em serviços financeiros, corretoras ou fintech * Experiência com modelos probabilísticos para CLV (BG/NBD, Pareto/NBD, Gamma-Gamma) * Familiaridade com técnicas de interpretabilidade de modelos, como SHAP ou LIME * Experiência com ferramentas de data warehousing (BigQuery, Databricks ou similares) **Postura que valorizamos:** * Você propõe soluções antes mesmo de ser solicitado. Ao enfrentar um problema ambíguo, seu instinto é defini-lo e começar a construir, não esperar por uma especificação. * Você começa simples e conquista a complexidade. Regressão logística antes de boosting por gradientes. Uma linha de base funcional antes de um modelo perfeito. * Você pensa no que acontece após o treinamento do modelo. Quem usa a saída? Como eles agem com base nela? A pontuação é entregue com antecedência suficiente para fazer diferença? * Você se sente à vontade para dizer "ainda não sei, mas esta é a forma como descobriria". *Um grupo de especialistas em tecnologia disruptiva criou a EXANTE. Com um histórico impressionante no setor e profundo conhecimento dos mercados, nossos sistemas foram projetados para democratizar o acesso a instrumentos financeiros globais para traders profissionais e investidores institucionais.* *Por meio de nossas plataformas de negociação robustas e de ponta, você pode oferecer aos clientes acesso a instrumentos financeiros globais abrangentes e possibilidades de investimento, mantendo seus dados seguros e privados.* *A EXANTE é uma corretora principal global apoiada por tecnologia proprietária e serviço dedicado. Todas as empresas reguladas do grupo, bem como suas afiliadas e subsidiárias totalmente controladas, comprometem-se a cumprir as leis de proteção de dados, inclusive o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR). Processamos dados pessoais em conformidade com os princípios do GDPR relativos à equidade, limitação da finalidade, transparência, minimização de dados, limitação do armazenamento e exclusão, exatidão, confidencialidade e integridade, e responsabilização. Baseamo-nos em interesses legítimos para avaliar e gerenciar sua candidatura, após determinarmos que nossos interesses não são anulados pelos seus direitos e interesses. Você possui os direitos de acesso, retificação, portabilidade de dados, eliminação, restrição de processamento e oposição ao processamento. Para exercer seus direitos ou entrar em contato com nosso Encarregado de Proteção de Dados, consulte nossa política de GDPR em https://exante.eu/gdpr/.* *Retemos dados de recrutamento apenas pelo tempo necessário para as finalidades descritas acima, após o que serão excluídos com segurança, salvo se formos obrigados a conservá-los por mais tempo para cumprimento legal ou mediante seu consentimento para retenção prolongada.* *Quando dados pessoais forem transferidos fora do Espaço Econômico Europeu (EEE), serão protegidos segundo um padrão, no mínimo, equivalente ao exigido pelo GDPR. Os dados pessoais são salvaguardados por medidas técnicas e organizacionais revisadas e atualizadas regularmente. Este site não se destina a indivíduos com menos de 18 anos e não coletamos intencionalmente dados relacionados a crianças.*