Cientista de Dados Pleno

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

Descrição do trabalho

O(a) Cientista de Dados Pleno será responsável por desenvolver modelos analíticos, produtos de dados e soluções baseadas em IA/ML que apoiem decisões estratégicas e gerem valor direto para clientes e áreas de negócio da Serasa Experian.

Esta posição atuará em colaboração com times de negócio, tecnologia e dados, contribuindo para a construção de soluções escaláveis, com qualidade técnica, boas práticas de engenharia e foco em impacto mensurável.

Responsabilidades

• Desenvolver modelos de Machine Learning, análises estatísticas e soluções de dados alinhadas às necessidades de negócio.
• Atuar no ciclo completo do modelo: exploração de dados, feature engineering, treinamento, validação e deploy.
• Construir e manter pipelines de dados e modelos com foco em escalabilidade e eficiência.
• Aplicar boas práticas de engenharia de machine learning e MLOps (versionamento, testes, monitoramento).
• Garantir qualidade, performance e confiabilidade dos modelos em produção.
• Traduzir problemas de negócio em soluções analíticas com apoio de profissionais mais seniores.
• Apoiar a definição de métricas, experimentos e análises de impacto.
• Colaborar com diferentes áreas (negócio, engenharia, analytics) na entrega de soluções.
• Comunicar resultados de forma clara e estruturada para públicos técnicos e não técnicos.
• Contribuir para evolução das práticas e padrões do time de dados.

Qualifications

Qualificações

• Experiência prática de desenvolvimento com Databricks (notebooks, jobs/workflows e/ou Databricks SQL).
• Graduação em áreas como Computação, Estatística, Engenharia ou correlatas.
• Experiência com desenvolvimento de modelos de Machine Learning e análise de dados.
• Noções de engenharia de ML/MLOps e cloud (AWS, GCP ou Azure).
• Vivência no ciclo de ponta a ponta de modelos (exploração, treino, validação e deploy).
• Conhecimento em Python (ou R) e bibliotecas de dados/ML.

Additional Information

A Serasa Experian é muito mais do que você imagina. Com o propósito de criar um futuro melhor, ampliando oportunidades para pessoas e empresas, no Brasil somos mais de 4 mil pessoas que atuam em diversos times e especialidades. Aqui, cada conhecimento e diversidade se complementa e você pode trabalhar no que mais ama, estamos comprometidos a construir uma cultura inclusiva e um ambiente no qual pessoas possam equilibrar a carreira com seus compromissos e interesses pessoais, prezando pelo bem-estar.

A gente se dedica muito em ser uma das melhores e mais inovadoras empresas para se trabalhar do país, possibilitando experiências e carreiras incríveis para nossas pessoas. Nossa forte abordagem de pessoas em primeiro lugar é reconhecida externamente por meio de diversas certificações de mercado: fomos premiados pelo Great Place To Work™ em 24 países e pela certificação internacional Top Employers, além de sermos reconhecidos como uma das melhores empresas para jovens profissionais e contarmos com uma avaliação de 4,6 no Glassdoor. Cada reconhecimento nos indica que estamos no caminho certo, proporcionando um ambiente de trabalho cada vez melhor para nossos talentos.

Experian Careers - Creating a better tomorrow together

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Client-provided location(s): São Paulo, Brazil

Job ID: Experian-744000129547790

Employment Type: FULL_TIME

Posted: 2026-06-02T18:35:21