Cientista de Dados SR

Resumo da vaga:

Buscamos uma pessa Cientista de Dados para criar, implementar e documentar um modelo de propensão que apoie a oferta de produtos no momento da cotação de um seguro. O objetivo é identificar, em tempo de cotação, a probabilidade de aceitação de produtos adicionais pelo cliente, permitindo ofertas mais assertivas e aumento da conversão.

Responsabilidades e atribuições:

• Realizar análise exploratória dos dados de cotação, clientes e histórico de aceitação de produtos.
• Construir features relevantes (feature engineering) a partir das bases disponíveis para prever propensão de compra.
• Desenvolver, treinar e validar o modelo de propensão (classificação / escore de probabilidade).
• Avaliar o desempenho com métricas adequadas ao caso de uso (AUC/ROC, KS, lift, recall/precision e calibração das probabilidades).
• Implementar o modelo em produção, viabilizando o escore no fluxo de cotação (batch ou tempo real, conforme arquitetura definida).
• Documentar o modelo de ponta a ponta: metodologia, premissas, variáveis, limitações, critérios de aceitação e governança (model card / documentação técnica).
• Garantir segurança, confidencialidade e conformidade no tratamento dos dados, conforme políticas internas e normas de governança.
• Apoiar o monitoramento do modelo e definir rotina de retreino, caso o escopo seja estendido.

Requisitos e qualificações:

• Proficiência em Python (pandas, scikit-learn e bibliotecas de ML) e SQL para manipulação e processamento de dados.
• Experiência prática em modelagem preditiva / propensão (classificação, estimativa de probabilidade), com domínio de feature engineering e avaliação de modelos.
• Experiência com Databricks (notebooks, análise e desenvolvimento de modelos em ambiente distribuído / Spark).
• Experiência com cloud Azure, especialmente Azure Data Lake e Databricks.
• Conhecimento em bancos de dados relacionais (SQL Server).
• Fundamentos sólidos de estatística e de boas práticas de data quality e governança.
• Noções de MLOps para colocar o modelo em produção (versionamento, deploy e monitoramento; MLflow é um diferencial).
• Noções de visualização de dados com Power BI para apresentação de resultados.

Desejáveis:

• Experiência no setor de Seguros (idealmente seguro auto, cross-sell/upsell ou precificação).
• Experiência prévia com modelos de propensão em pipeline de vendas / cotação.
• Experiência com deploy de modelos em tempo real.

Benefícios:

• Vale Alimentação e/ou Vale Refeição;
• Convênio Sesi e Sesc, oferecendo acesso a serviços de saúde, bem-estar e lazer;
• Parceria com Instituições de Ensino, com descontos exclusivos em cursos e programas educacionais;
• Auxílio para Certificações;
• Possibilidade de crescimento na empresa e de participação em projetos estratégicos;
• Oportunidade de trabalhar em uma empresa do mercado em plena expansão.