Se você tem paixão por inovação e busca trabalhar em um ambiente ágil, colaborativo e desafiador, esta pode ser a sua oportunidade!

Para nosso time de Data & AI, buscamos pessoas talentosas, curiosas, analíticas, comunicativas e apaixonadas por dados e inteligência artificial.

Você irá atuar como cientista de dados e estará diretamente envolvido(a) com as iniciativas das áreas do comercial, desenvolvendo soluções baseadas em machine learning e estudos que nos ajudem a escalar a operação e a sustentar decisões de melhorias.

Responsabilidades e atribuições: 

• Desenvolver, validar, versionar e monitorar modelos do comercial, usando algoritmos de Machine Learning e estatística avançada (ex: forecasting, lead score e health score);
• Conduzir análises e estudos para apoiar decisões do time comercial, transformando perguntas de negócio em hipóteses, análises e recomendações acionáveis;
• Desenvolver e manter pipelines de dados e ciclos de vida dos modelos (implementação, monitoramento, re-treino e ajuste de hiperparâmetros);
• Atuar junto ao time de Vendas e seus pares com postura colaborativa, estimulando compartilhamento e evolução técnica, garantindo entregas de qualidade e que gerem impacto;
• Manter-se atualizado(a) sobre novas técnicas e tendências de ML/IA e Analytics.

Requisitos e qualificações: 

• Sólido conhecimento teórico em machine learning supervisionado e não supervisionado (regressão, árvores, ensembles, clustering etc.);
• Experiência prática em análise e modelagem de dados para problemas de forecasting e pontuação de clientes;
• Proficiência em Python e principais bibliotecas (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Prophet, Pandas, etc);
• SQL avançado para manipulação e análise de grandes volumes de dados;
• Experiência no desenvolvimento, deploy e manutenção de modelos em produção;
• Conhecimento em interpretabilidade (ex: SHAP, LIME) para explicar decisões dos modelos;
• Graduação em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Sistemas de Informação ou experiência prática comprovada.

Diferenciais:

• Experiência em fintechs, mercado de pagamentos e outras instituições financeiras;
• Experiência em atuação com áreas do comercial;
• Experiência em integrações Hubspot;
• Experiência com ambiente Databricks (Spark ML, MLFlow, Asset Bundles);
• Experiência em criação de modelos de redes neurais;
• Experiência com versionamento de código no GitHub;
• Experiência na aplicação dos conceitos de Storytelling;
• Experiência na implementação ou ajuste de modelos de lead score e/ou health score;
• Experiência com metodologias ágeis;
• Experiência com Power BI, Metabase ou outras ferramentas avançadas de visualização.