1. Formação em Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Física ou áreas correlatas;
2. Experiência comprovada no desenvolvimento e implementação de modelos de Machine Learning (regressão, classificação, clusterização, séries temporais, etc.);
3. Conhecimentos em linguagens de programação como Python e/ou R;
4. Conhecimento de bancos de dados relacionais SQL Server, Oracle e/ou PostgreSQL.
Diferenciais:
5. Conhecimento e/ou experiência na aplicação de Inteligência Artificial Generativa para resolver problemas de negócio ou otimizar processos;
6. Experiência prévia no setor de seguros ou financeiro;
7. Experiência com plataformas de nuvem (AWS, Azure, GCP) e seus serviços de Machine Learning e Big Data;
8. Conhecimento em MLOps (DevOps para Machine Learning);
9. Mestrado ou Doutorado em áreas relacionadas à Inteligência Artificial ou Ciência de Dados.
10. Desenvolver, treinar e implementar modelos de Machine Learning para diversas aplicações no setor de seguros, como precificação dinâmica, detecção de fraudes, análise de risco, personalização de ofertas, otimização de processos de sinistros, entre outros;
11. Automatizar rotinas computacionais e pipelines de dados para o treinamento, avaliação, implantação e monitoramento contínuo de modelos de Inteligência Artificial;
12. Elaboração de estudos quantitativos para área de seguros;
13. Colaborar com equipes multidisciplinares, incluindo engenheiros de dados, analistas de negócios, especialistas em seguros, para entender as necessidades de negócio e traduzi-las em soluções analíticas;
14. Comunicar de forma clara e eficaz os resultados das análises e dos modelos para públicos técnicos e não técnicos;
15. Garantir a qualidade, robustez e interpretabilidade dos modelos desenvolvidos.