Cientista de Dados Sênior

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 mais de 10  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?

• Projetos de Dados e Otimização: Planejar e conduzir iniciativas complexas de ciência de dados, incluindo problemas de otimização de preços. Utilizar métodos de otimização (programação linear, heurísticas, metaheurísticas) para propor soluções escaláveis e eficientes.
• Modelagem e Análise de Dados: Desenvolver modelos de Machine Learning (regressão, árvores de decisão, ensembles, NLP, aprendizado por reforço) e aplicar estatística avançada (inferência, correlações, distribuições). Realizar análises exploratórias, tratamento de dados (SQL, Python) e criação de features relevantes.
• Validação e Deploy de Modelos: Executar testes unitários e integrados, avaliar métricas (MAE, MSE, precision, recall, AIC, BIC) e gerenciar o ciclo de vida de modelos em produção (monitorando concept drift, data shift). Colaborar na orquestração de pipelines (Airflow, Databricks) e integração contínua (Azure DevOps).
• Mentoria e Disseminação de Conhecimento: Apoiar membros menos experientes do time, promover boas práticas de desenvolvimento e documentação, além de comunicar resultados de forma clara a stakeholders técnicos e não técnicos.

O que você precisa ter ou saber?

• SQL Avançado: Domínio de comandos (DQL, DML, DDL, DTL, DCL) e otimização de queries.
• Python Intermediário/Avançado: Familiaridade com bibliotecas de ciência de dados (pandas, numpy, scikit-learn, pyspark, statsmodels, tensorflow, XGBoost, lightGBM) e, idealmente, ferramentas de otimização (Pyomo, PuLP, OR-Tools).
• Estatística e Modelagem: Conhecimento em estatística inferencial, testes paramétricos e não paramétricos, correlações (Spearman, Pearson, VIF) e técnicas de feature engineering/feature selection.
• Machine Learning Avançado: Experiência em algoritmos de classificação, regressão, clusterização e séries temporais, além de técnicas de ensemble (boosting, bagging, stacking) e tuning de hiperparâmetros.
• Big Data & Pipeline de Dados: Uso de Spark para processamento distribuído, Airflow para orquestração de tarefas e Databricks como ambiente de desenvolvimento.
• Cloud Computing (Azure): Deploy de modelos, integrações via Azure DevOps e versionamento contínuo (Git avançado).

Benefits