Descrição do trabalho
Estamos em busca de um(a) profissional para integrar o nosso Time de Modelagem de CrĂ©dito â um ambiente onde dados, tecnologia e negĂłcio caminham juntos para transformar decisĂ”es estratĂ©gicas.
O poder dos dados estĂĄ em nosso DNA. Ă a partir dele que desenvolvemos soluçÔes analĂticas capazes de potencializar a qualidade e a efetividade das decisĂ”es dos nossos clientes. Utilizamos tĂ©cnicas estatĂsticas avançadas e Machine Learning, explorando dados de toda a organização para construir modelos de risco de crĂ©dito customizados Ă s necessidades de cada negĂłcio. Esses modelos sĂŁo ferramentas essenciais para que nossos clientes otimizem e maximizem suas decisĂ”es.
Nossa missĂŁo Ă© apoiar clientes e parceiros com inteligĂȘncia analĂtica aplicada ao negĂłcio.
Principais responsabilidades
No dia a dia, vocĂȘ irĂĄ:
- Desenvolver modelos de risco de crĂ©dito utilizando tĂ©cnicas estatĂsticas e soluçÔes de Machine Learning, com foco em Python;
- Manipular, explorar e analisar grandes bases de dados utilizando Python;
- Conduzir estudos ad hoc e anĂĄlises estatĂsticas para apoio Ă tomada de decisĂŁo;
- Interpretar resultados analĂticos, avaliando sua coerĂȘncia, relevĂąncia e impacto para o negĂłcio;
- Traduzir anĂĄlises e conceitos tĂ©cnicos complexos em insights claros e objetivos, adequados a diferentes pĂșblicos, incluindo clientes de diversos segmentos e ĂĄreas internas.
QualificaçÔes
Buscamos um(a) profissional que tenha:
- ExperiĂȘncia sĂłlida em Python para manipulação, anĂĄlise de dados e desenvolvimento de modelos estatĂsticos e de Machine Learning;
- Boa capacidade de comunicação, com facilidade para interagir com clientes internos e externos;
- Perfil proativo, com foco em resultados, qualidade e entrega de valor;
- Postura analĂtica, questionadora e curiosa, com interesse contĂnuo em aprendizado, evolução tĂ©cnica e identificação de padrĂ”es e oportunidades de melhoria;
- Capacidade de propor soluçÔes alinhadas às estratégias do negócio.
- Conhecimento em GenAI serĂĄ considerado um diferencial.