Descrição da vagaIntegrar o time de Dados de Meios de Pagamento significa incorporar a cultura data-driven no dia a dia. Nosso intuito é gerar insights baseados em dados, garantir um olhar amplo no contexto de Produtos como Cartões, Pix, Tag de Passagem e para os avanços do sistema financeiro nacional. Direcionar a construção de planos e ações relevantes para a estratégia do Sicredi. Temos contato contínuo com outras áreas, uma vez que nossas entregas podem ser articuladas em conjunto, então temas e grupos de trabalho podem variar de tempos em tempos. Nos envolvemos em várias etapas de estudos, e em iniciativas relacionadas a produtos de dados, passando pela compreensão do assunto, elaboração de perguntas-chave, busca por dados relevantes, estruturação dos dados, análise dos dados e apresentação dos resultados.O Especialista em ciência de dados tem o papel de extrair insights a partir de grandes volumes de dados, utilizando técnicas estatísticas e de machine learning para otimizar decisões de negócios.Responsabilidades e atribuiçõesDesenvolvimento de modelos: Identificar oportunidades de alavancar dados usando técnicas de analytics e modelagem estatística para guiar decisões operacionais e estratégicas de negócio.Ter iniciativa para propor hipóteses e resolver problemas através da ciência de dados. Prezar pela qualidade, performance e sustentabilidade dos modelos. Prestar suporte na realização de modelagem preditiva e propensão para o negócio, além de modelos para suporte na operação de produtos.Colaboração com outras áreas: Trabalhar com analistas de negócios para rever os resultados esperados e aplicabilidade dos modelos para resolver desafios de negócios. Trabalhar em parceria com Engenheiros de Dados no aprimoramento dos fluxos de aquisição e transformação dos dados utilizados em modelos. Trabalhar em parceria com Analistas de Dados para gerar insights de negócio e direcionar a análise de informações para tomar as melhores decisões estratégicas.Integração com análise de dados: Trabalhar com analistas de dados no processo de formulação de dados, incluindo identificação de atributos, análise exploratória de dados, transformação de dados e layout temporal.Compreensão de regras de negócios: Ser capaz de traduzir regras de negócios e conectar com dados para apoiar na tomada de decisão. Comunicar de forma clara e não técnica para stakeholders as iniciativas e entregas.Mentoria e treinamentos: Organizar capacitações e mentorias para cientistas mais juniores. Manter a documentação necessária das suas entregas. Se manter em constante evolução técnica e de negócio.Ser referência, propor iniciativas, apoiar demais cientistas a se desenvolver e buscar a disseminação da cultura de dados e melhores práticas.Requisitos e qualificaçõesProficiência de nível especializado em Python e outras linguagens de programação para aprendizado de máquina e engenharia de dados.Compreensão profunda de técnicas e algoritmos avançados de aprendizado de máquina.Ampla experiência com Databricks para construir e gerenciar infraestrutura de aprendizado de máquina em grande escala.Conhecimento especializado em virtualização de dados e tecnologias de federação como Denodo.Liderança inovadora em MLOps, contribuindo para o conhecimento e melhores práticas do setor.Visão estratégica para arquitetar e implementar soluções MLOps de ponta.Habilidades excepcionais de resolução de problemas para enfrentar desafios técnicos complexos.Capacidade de se comunicar de forma eficaz com partes interessadas técnicas e não técnicas.Mentalidade de aprendizagem contínua para se manter atualizado com tecnologias e tendências emergentes em MLOps.
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