Cientista de Dados Sr

Principais responsabilidades

Será responsável por transformar dados em insights acionáveis, apoiando diretamente a definição de estratégias, políticas e decisões ao longo da jornada de crédito, sempre equilibrando risco, performance e crescimento do negócio.

A atuação envolve desde a exploração e tratamento de dados até o desenvolvimento e acompanhamento de modelos preditivos, com uma visão hands on no dia a dia. Ao mesmo tempo, o papel exige proximidade com áreas de negócio como Crédito, Risco e Produto, garantindo que as análises sejam aplicáveis, escaláveis e alinhadas aos objetivos da operação.Além disso, terá papel importante na evolução da maturidade analítica da empresa, contribuindo para a melhoria contínua dos modelos, monitoramento de performance e adaptação a mudanças de comportamento e cenário, em um ambiente dinâmico e orientado a dados.

• Desenvolver análises estatísticas e modelos preditivos para apoiar decisões de crédito;
• Construir, validar e monitorar modelos de risco, incluindo score de crédito, inadimplência e fraude;
• Explorar e tratar grandes volumes de dados, garantindo qualidade, consistência e confiabilidade;
• Traduzir dados em insights acionáveis para estratégias, políticas e tomadas de decisão;
• Atuar na definição e evolução de políticas de crédito com base em análises quantitativas e comportamento da carteira;
• Aplicar técnicas de Machine Learning e Inteligência Artificial para otimização de processos e performance;
• Monitorar a performance dos modelos e propor melhorias contínuas;
• Construir dashboards e relatórios para acompanhamento de indicadores da área;
• Trabalhar em conjunto com Crédito, Risco, Produto e Tecnologia;
• Garantir documentação, rastreabilidade e governança dos modelos e análises desenvolvidas.
• Perfil Técnico:
• Experiência prévia como Cientista de Dados ou em áreas analíticas, preferencialmente com foco em crédito, risco ou produtos financeiros;
• Forte capacidade analítica e raciocínio estatístico para construção de modelos e tomada de decisão;
• Experiência com Python e/ou R para análise de dados e modelagem;
• Conhecimento em técnicas de Machine Learning e Inteligência Artificial aplicadas a problemas de negócio;
• Experiência com manipulação e análise de grandes volumes de dados;
• Conhecimento em SQL e ferramentas de análise e visualização de dados, como Power BI;
• Experiência com construção, validação e monitoramento de modelos de risco e crédito.