CAS | Cientista de Dados
Foco em Soluções de Crédito e Negócios.

Integrar o time de dados de Soluções de Crédito e Negócios significa incorporar a cultura data-driven no dia-a-dia. Aqui você terá como principais atribuições investigar, minerar, correlacionar e analisar informações, aplicando metodologias e técnicas de ciência de dados. A partir dessas pesquisas, construir métricas e indicadores, desenhar processos, elaborar estudos e utilizar os resultados para a criação ou aperfeiçoamento das estratégias de Ciclo de Crédito e Negócios. Temos contato contínuo com outras áreas e com as Cooperativas de Crédito, uma vez que nossas entregas são articuladas em conjunto. Então, temas e grupos de trabalho podem variar de tempos em tempos. Nos envolvemos em várias etapas dos estudos, passando pela compreensão do assunto, elaboração de perguntas-chave, busca por dados relevantes, estruturação dos dados, análise dos dados e apresentação dos resultados.

• 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​.

• Ensino superior nas áreas de Engenharia, Economia, Estatística, Matemática, Ciência da computação e/ou áreas afins.

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