Responsabilidades e atribuições:
Desenvolver modelos para otimização de processos de banking ou adquirência.
Analisar grandes volumes de dados transacionais para identificar padrões, tendências e oportunidades de melhoria nos processos.
Implementar algoritmos de segmentação de clientes e predição de comportamento para aumentar a eficiência e a personalização dos serviços oferecidos.
Trabalhar em estreita colaboração com equipes de engenharia, produto e negócios para definir e implementar soluções de dados que atendam às necessidades do cliente e da empresa.
Fornecer insights complexos de maneira clara e eficaz para stakeholders não técnicos, ajudando na tomada de decisões estratégicas.
Mentorar e fornecer orientação técnica para membros da equipe de ciência de dados com menor senioridade.
Requisitos e qualificações:
Superior completo em Ciências da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas relacionadas.
Experiência com análise de grandes volumes de dados para a geração de insights para times de negócio.
Experiência com ferramentas de análise de dados e programação como SQL, Python, R ou bibliotecas de machine learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, etc.).
Habilidade para resolver problemas complexos de maneira criativa e inovadora.
Conhecimento de processos de versionamento de código (Git, Github).
Habilidade para traduzir dúvidas e necessidades dos times de negócios em requisitos para as análises.