Descrição da vaga
Buscamos um(a) Coordenador(a) de Data Science para liderar iniciativas avançadas de modelagem estatística e machine learning, apoiando decisões estratégicas nas frentes de previsão de demanda, crédito, risco e comportamento do cliente e análises de dados avançadas.
A pessoa atuará combinando excelência técnica em Python com gestão de equipe, garantindo qualidade analítica, robustez dos modelos e alinhamento com as necessidades do negócio, garantindo a performance dos modelos online.
Responsabilidades e atribuições
Coordenar e desenvolver a equipe de Data Science, acompanhando entregas, prioridades e evolução técnica e qualidade das entregas;
Liderar projetos de modelagem estatística e machine learning, incluindo:
Previsão de demanda e séries temporais;
Modelos de probabilidade de default (PD), risco de crédito e scorecards;
Modelos de propensão de compra, churn e segmentação de clientes;
Modelos de propensão de cobranças;
Modelos de elasticidade e precificação.
Atuar diretamente no desenho, validação e revisão de modelos, garantindo robustez estatística e aderência ao negócio;
Definir padrões de desenvolvimento, validação, versionamento e documentação de modelos;
Garantir uso de boas práticas de Python, estatística e engenharia de features;
Trabalhar de forma integrada com áreas de negócio para entendimento de problemas, definição de métricas e avaliação de impacto;
Acompanhar performance dos modelos em produção, propondo ajustes e melhorias contínuas;
Apoiar o gerente da área na definição de roadmap, prioridades e indicadores de sucesso;
Promover cultura de experimentação, pensamento analítico e uso responsável de modelos.
Requisitos e qualificações
Formação em exatas preferencialmente estatística, matemática, física e engenharias;
Experiência com portifólio de projetos de DS implantados com ROI mensurável;
Experiência sólida com Data Science aplicada a problemas reais de negócio;
Forte domínio de modelagem estatística e machine learning utilizando bibliotecas do python;
Experiência prática com Python e bibliotecas como pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, xgboost, lightgbm;
Vivência com modelos de crédito e risco (PD, LGD, score, classificação);
Experiência com séries temporais e previsão de demanda;
Vivência em gestão ou coordenação de equipes técnicas;
Capacidade de traduzir modelos complexos em insights claros para áreas não técnicas;
Conhecimento em validação de modelos, métricas e monitoramento.
Diferenciais
Experiência com ambientes produtivos e MLOps;
Conhecimento de deep learning aplicado a séries temporais ou comportamento do cliente;
Vivência com grandes volumes de dados e computação distribuída;
Experiência em setores agro;
Pós-graduação ou mestrado em áreas quantitativas.
Soft Skills Importantes
Liderança técnica e desenvolvimento de pessoas;
Comunicação clara e orientação ao negócio;
Pensamento crítico e tomada de decisão baseada em dados;
Organização e gestão de prioridades;
Visão estratégica sem perder a profundidade técnica.
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