Analista Cientista de Dados Pleno - Vaga Afirmativa para Pessoas Negras

A Serasa Experian é a primeira e a maior Datatech do Brasil. Líder em soluções de inteligência para análise de riscos e oportunidades, com foco nas jornadas de crédito, autenticação e prevenção à fraude. Com tecnologia de ponta, inovação e os melhores talentos, transforma a incerteza do risco na melhor decisão, ajudando pessoas a realizarem seus sonhos e empresas de todos os portes e segmentos a prosperarem.

Temos 22.000 pessoas operando em 32 países e a cada dia estamos investindo em novas tecnologias, profissionais talentosos e inovação para ajudar todos os clientes a maximizarem cada oportunidade. Com sede corporativa em Dublin, Irlanda, a Experian está listada na Bolsa de Valores de Londres (EXPN) e compõe o índice FTSE 100.

Descrição do trabalho

Estamos em busca de um Cientista de Dados Pleno para integrar nossa equipe de Gestão de Riscos no setor de Agronegócio. O profissional atuará em um time de cientistas de dados focado no desenvolvimento de modelos e atributos com um foco específico em soluções analíticas para otimização e inovação no agronegócio.

Responsabilidades da vaga

• Desenvolver modelos de risco que otimizem a capacidade de análise e concessão de crédito no Agronegócio;
• Aplicar as melhores práticas de ciência de dados, incluindo limpeza e preparação de dados, criação de atributos, ajuste de modelos e avaliação de desempenho;
• Documentar todas as etapas do desenvolvimento, desde a pesquisa até a implementação final, bem como comunicar os resultados dos modelos de forma clara e acionável para diferentes stakeholders;
• Colaborar com equipes multidisciplinares para entender necessidades e fornecer soluções eficazes;
• Atuar em atividades relacionadas à venda, como realização de análises e backtests;
• Realizar apresentações e coletas de feedbacks de clientes internos e externos.

O que estamos buscando em você

• Graduação em Ciência de Dados, Matemática, Engenharia, Estatística, Ciência da Computação ou áreas relacionadas;
• Proficiência em Python e experiência com bibliotecas como Numpy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Jupyter etc;
• Conhecimento em métodos de Machine Learning e Data Science, tais como aprendizagem supervisionada (regressão e classificação), não supervisionada (clustering, redução dimensional) e algoritmos de aprendizagem como Boosting, Random Forest, KNN, Redes Neurais etc.;
• Experiência com modelagem de risco;
• Manipulação de grandes volumes de dados e análise estatística;
• Familiaridade com ferramentas de controle de versão, como Git e Bitbucket, para gerenciar e colaborar em projetos de código;
• Habilidades de comunicação para apresentar resultados técnicos de forma clara e convincente;
• Capacidade de adaptação e aprendizado rápido;
• Experiência acadêmica ou profissional em Agronegócio;
• Experiência de pesquisa em nível de mestrado;
• Experiência com engenharia de software e engenharia de Machine Learning;
• Experiência em trabalhar em ambientes ágeis e colaborativos, com foco em entrega de valor contínuo;
• Conhecimento em outras linguagens de programação, como R, SQL, Scala e Java;
• Conhecimento em Hadoop, Spark/Pyspark, Polars etc.;
• Conhecimento em ambiente Cloud (preferencialmente AWS).