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. J-18808-Ljbffr