É muito importante que você tenha e/ou saiba:Formação em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, Economia ou áreas correlatas;Experiência comprovada em ciência de dados aplicada a crédito/financeiro (preferencialmente em empréstimos), incluindo utilização e análise de dados provenientes de bureaus de crédito.Sólido domínio em:Programação em Python/PySpark;SQL avançado para manipulação de grandes volumes de dados;Técnicas de machine learning supervisionado e não supervisionado;Experiência com plataformas de cloud (GCP, AWS ou Azure) e MLOps;Conhecimento em ferramentas de versionamento (Git) e pipelines de dados (Airflow, dbt, etc).Os desafios da função são:Modelagem Preditiva e Estatística: Desenvolver, treinar e validar modelos preditivos aplicados ao ciclo de vida dos produtos de empréstimo e gestão do cliente, como propensão e churn;Gestão de Dados e Feature Engineering: Explorar, estruturar e enriquecer bases internas e externas para geração de variáveis de alta performance para o contexto de empréstimos, e garantir a qualidade, governança e rastreabilidade dos dados utilizados nos modelos;Produtos e Estratégia de CRM: Criar segmentações inteligentes para campanhas de originação e cross-sell de empréstimos, e apoiar times de negócio na definição de estratégias para aumentar a conversão;Análise e Experimentação: Conduzir análises exploratórias e causais para entender drivers de comportamento dos clientes, bem como estruturar e avaliar testes A/B para validação de ofertas do portfólio de empréstimos;Produção e Escalabilidade: Trabalhar em conjunto com engenheiros de dados e times de tecnologia para garantir deploy com métricas de monitoramento, performance e fairness de modelos;Atuação Consultiva: Apoiar stakeholders de Produto, CRM, Crédito e Risco na tomada de decisão orientada a dados de clientes.