Analista Cientista de Dados Sênior - Vaga Afirmativa para Pessoas Pretas e Pardas

Company Description

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.

Description

• Desenvolver modelos de risco que otimizem a capacidade de análise e concessão de crédito no Agronegócio;
• Executar as decisões estratégicas de planejamento/design, análise, desenvolvimento e apoio à implantação de modelos preditivos de machine learning, bem como a realização de feature engineering e criações de atributos para os modelos e produtos;
• Documentar e comunicar os resultados dos modelos de forma clara e acionável para diferentes stakeholders;
• Realizar apresentações e coletas de feedbacks de clientes internos e externos;
• Colaborar com equipes multidisciplinares, incluindo profissionais dos times de Engenharia e Produtos, para entender as necessidades, identificar possibilidades de melhorias nos processos e produtos sob o ponto de vista de modelagem;
• Explorar novas variáveis e informações para melhorar a capacidade preditiva dos modelos;
• Avaliar e implementar novas técnicas/tecnologias que possibilitem melhorar a eficiência e precisão dos modelos de risco;
• Monitorar constantemente o alinhamento entre as decisões técnicas em ciência de dados e os objetivos do negócio.

• 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;
• Experiência com modelagem de risco;
• 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.);
• Domínio na consulta e manipulação de bases de dados para construção e validação de modelos;
• Capacidade de trabalhar de forma independente e em equipe, com excelente comunicação e habilidades interpessoais.

• Experiência acadêmica ou profissional em Agronegócio;
• Experiência de pesquisa em nível de mestrado/doutorado;
• 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);
• Experiência com automações e orquestração de pipelines (preferencialmente Airflow).