Responsabilidades e atribuiçõesDesenvolver modelos preditivos de crédito e cobrança.Implementar e monitorar modelos em produção.Otimizar processos e aplicar melhoria contínua nos modelos.Interagir com times de engenharia e produtos para garantir a escalabilidade das soluções.Requisitos e qualificaçõesFormação completa em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia ou áreas correlatas.Conhecimento avançado de linguagens de programação (estrutura e lógica) com SQL, Python ou R.Domínio de estatística aplicada e ciência de dados (Modelos de classificação e Preditivos).Conhecimentos em Machine Learning (como por exemplo:
Random Forest, Gradient Boosting Machines (GBM), XGBoost, LightGBM) aplicados a riscos.Conhecimento em modelos de previsão de cobrança e análise preditiva.Experiência no uso de técnicas de feature engineering e tuning de hiperparâmetros para otimização de modelos.Conhecimento em criação de book de target no universo de riscos e criação de book de covariáveis (feature Engineer e feature Store)Conhecimento de monitoramento de modelos de Machine Learning.Experiência em estrutura e manipulação de dados. Conhecimentos na utilização de Spark para manipulações big data.Conhecimento de gerais de estrutura Cloud (AWS, Azure ou GCP).Conhecimento em versionamento de código (como Github).Informações adicionaisPara se destacar nessa posição, seria legal se você também tivesse:
Experiência com risco de crédito ou áreas correlatas.Experiência com MLOps e Feature Eng., implementação, homologação, sustentação e otimização.Disponibilidade para atuação em modelo híbrido. Nosso escritório está localizado na cidade de São Paulo/SP.