Quem somos?Com 8 anos de história, a TerraMagna vive a missão de tornar a agricultura tudo aquilo que o mundo precisa que ela seja. Hoje atua como financiadora da cadeia de insumos do agronegócio, visando ser seu sistema operacional e principal parceiro financeiro. Possui mais de 1 bilhão de reais sob gestão, captou 75 milhões em rodada de investimentos e atua com clientes em todo o Brasil.O Desafio e o Time de ModelagemComo uma startup em constante desenvolvimento, nosso ambiente é dinâmico e exige autonomia. O Time de Modelagem é enxuto e focado em resolver problemas complexos de risco de crédito e de análise de dados no agronegócio. Buscamos um Cientista de Dados experiente, com perfil voltado para mentoria e trabalho em equipe.Acreditamos em um ambiente de trabalho livre e flexível, por isso, a confiança é a base de tudo que fazemos. Valorizamos pessoas movidas a novos desafios, capazes de desbravar o agronegócio e nos ajudar na nossa principal missão, que é levar para o agronegócio o insumo mais importante: o crédito. Dia a diaDesenvolver, implementar e monitorar modelos estatísticos e de machine learning, especialmente modelos de credit scoring e análise de risco.Produtizar os modelos, trabalhando de forma autônoma desde a concepção até a implementação em ambiente de produção.Colaborar com a liderança técnica na definição da arquitetura de dados e nas escolhas tecnológicas do time.Traduzir problemas complexos de negócio em soluções baseadas em dados, comunicando os resultados de forma clara para audiências técnicas e não técnicas.Colaborar dinamicamente com os times de produto e engenharia.Manter-se atualizado com tendências e melhores práticas em Engenharia e Ciência de Dados. Requisitos3+ anos de experiência atuando como Cientista de Dados, preferencialmente em ambientes de startup ou empresas de tecnologia.Domínio em probabilidade e estatística e em modelos de machine learning supervisionados e não supervisionados.Domínio em Python e principais bibliotecas para Ciência de Dados (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, etc.).Forte conhecimento em SQL (modelagem, performance e manipulação de grandes volumes de dados).Experiência no desenvolvimento e operacionalização de pipelines de machine learning ponta a ponta em produção (exploração e preparação de dados, limpeza, engenharia de atributos, modelagem e avaliação), com foco em escalabilidade, reprodutibilidade, segurança e monitoramento contínuo de performance dos modelos.Experiência com práticas de engenharia para produção de modelos, incluindo versionamento de código com Git/Github, deploy em nuvem, automação de fluxos e suporte ao monitoramento e manutenção dos modelos em produção.Familiaridade com serviços em nuvem, preferencialmente Google Cloud Platform (GCP).Perfil proativo, com capacidade para atuar em problemas ambíguos, autonomia para estruturar o caminho analítico e excelente habilidade de comunicação para alinhamento com múltiplos stakeholders.Interesse genuíno em evoluir tecnicamente em um ambiente dinâmico de fintech. DiferenciaisFormação acadêmica em Estatística, Ciência da Computação, Ciência de Dados, Engenharias, Matemática, Física, Economia ou áreas correlatas.Experiência prévia com modelagem de risco de crédito, credit scoring ou detecção de fraudes.Conhecimento de metodologias de inferência causal e experimentação.Experiência em projetos envolvendo metaheurísticas aplicadas a problemas de otimização combinatória.Conhecimento ou experiência prévia no setor do Agronegócio (AgTechs).Experiência no setor de serviços financeiros ou em projetos relacionados a crédito e risco.Conhecimento em manuseio de dags (Airflow ou similar) para composição de bases de dados para análises exploratórias e treinamento de modelos. O que temos por aqui:Trabalho remoto, com encontros ocasionais na sede em São José dos Campos - SP.Remuneração compatível (PJ).Benefício flexível via cartão Swile.Wellhub (antigo Gympass).Convênio médico Porto Saúde.Convênio odontológico Uniodonto.