Cientista de Dados - Pleno | Squad Pricing

Com mais de 40 anos de história, somos pioneiros e especialistas no segmento de empréstimos consignados. E também, em investimentos de renda fixa e variável com o Paraná Banco Investimentos.

Atualmente, temos 19 lojas próprias e mais de 120 correspondentes exclusivos, além quase 600 colaboradores. Os nossos PBs estão espalhados por todo o Brasil!

Oferecemos empréstimos com segurança e transparência para quem deseja quitar dívidas maiores, investir em algo ou realizar um sonho. Com o propósito transformar soluções financeiras em sorrisos!

E o que nos torna especiais?

• Somos apaixonados pelo sorriso: Buscamos as melhores experiências para os nossos clientes, valorizamos as pessoas e somos apaixonados pela empresa.
• Somos inovadores e buscamos simplicidade: Testamos, aprendemos e pensamos sempre em melhorias contínuas.
• Somos flexíveis e promovemos mudanças: Cultivamos a adaptabilidade como virtude, incentivando e promovendo constantes transformações para alcançar o melhor de cada jornada.
• Somos guiados por dados: Os nossos objetivos são claros, se não podemos medir, não podemos fazer. Somos direcionados pela eficiência e aproveitamos ao máximo os recursos disponíveis. 

Nossas vagas são destinadas à todas as pessoas! Sem distinção de gênero, raça, cor, idade, orientação sexual ou etnia.

Como será o seu dia a dia?

Buscamos uma pessoa cientista de dados que atuará com desenvolvimento de novas estratégias de precificação, projetando e acompanhando:

• Modelos de Machine learnig​;
• Modelos de otimização de receita​;
• Modelos de previsão de mercado​.

O que eu preciso ter ou saber?

• Experiência em função relacionada a ciência de dados e/ou - estatística;
• Conhecimento aprofundado de machine learning: Tratamento de dados desbalanceados, modelos clássicos e avançados de machine learning, técnicas de ensemble, séries temporais, métodos de otimização e pesquisa operacional, NLP.
• Conhecimento em estatística: testes de hipóteses, dimensionamento de amostra;
• Experiência em Python e SQL;
• Experiência em validação de modelo;
• Exploração de dados, feature engineering, tunning de hiperparâmetros, criação de datasets para modelagem;
• Serving de modelos;
• Ferramentas de controle de versionamento (Git);
• Experiência com Big Data (Spark, Hive);

Vamos gostar de você tiver:

• Experiência em projetos de ciência de dados no mercado financeiro;
• Experiência com automação do pipeline de Data Science (Airflow, Databricks);
• Experiência com Mlflow

Benefits