Faça parte da 
revolução dos dados

 Jovem Aprendiz Administrativo 

ATRIBUIÇÕES E RESPONSABILIDADES

• Apoiar nas rotinas administrativas e operacionais da área de atuação.
• Auxiliar na organização e gestão de documentos e informações.
• Colaborar na coleta e organização de dados para análises e relatórios.
• Prestar suporte em projetos e iniciativas do departamento.
• Contribuir com a comunicação interna e externa da área, quando aplicável.
• Participar ativamente de treinamentos e programas de desenvolvimento.

REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES

• Estar cursando Ensino Superior.

• Muita vontade de aprender e crescer.

• Proatividade e iniciativa para buscar soluções

• Organização e atenção aos detalhes.

• Boa comunicação interpessoal e escrita.

• Capacidade de trabalhar em equipe e colaborar.

• Curiosidade e abertura para novos desafios.

Cientista de Dados Pleno (Modelos Estatísticos)

ATRIBUIÇÕES E RESPONSABILIDADES

• Construir e validar modelos estatísticos e de machine learning, com foco em classificação, regressão e segmentação;

• Realizar análises exploratórias de dados (EDA) e estudos de performance de modelos;

• Participar do ciclo completo de modelagem — desde a coleta e tratamento dos dados até a implementação e monitoramento;

• Documentar metodologias, resultados e indicadores de qualidade (KS, Gini, ROC, etc.);

• Apoiar áreas de negócio na interpretação dos resultados e no uso dos modelos para tomada de decisão;

• Garantir a qualidade e integridade dos dados utilizados nas análises;

• Desenvolver scripts e pipelines eficientes para automação de tarefas e versionamento de modelos.

• Atuar de forma remota, com disponibilidade para períodos presenciais no cliente para levantamento de requisitos.

REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES

• Ensino Superior em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Estatística ou áreas correlatas.

• Experiência prática com Python;

• Experiência com ambientes de cloud (preferencialmente AWS);    

• Conhecimento avançado em diferentes tipos de bancos de dados e manipulação de grandes volumes de dados;

• Conhecimento sólido em modelos estatísticos, incluindo regressão logística, regressão linear, árvore de decisão, análise discriminante, entre outros;

• Experiência comprovada com validação de modelos e uso de métricas como KS, AUC, Lift e Matriz de Confusão;

• Experiência em modelagem de crédito ou risco.