Cientista de Dados Sr

Impactar positivamente bilhões de vidas é nosso propósito e também pode ser o seu! 🚀

Fundada em 2010, no Brasil, a Semantix é referência em Big Data, Analytics e Inteligência Artificial. 

Somos um time de apaixonados por inovação, com diversas origens e diferentes graus de experiência. O que nos une, é a motivação compartilhada de transformar a experiência de nossos clientes através da cultura data driven.

Se você se identificou, a Semantix é seu lugar. 

Estamos ansiosos para ter você como parte do time.

Afinal, o futuro se faz juntos. 💜  

Responsabilidades e atribuições: 

• Atuar na área de Crédito, utilizando dados para desenvolver modelos preditivos e analíticos que suportem a tomada de decisão.
• Identificar e analisar as origens de dados necessárias para o desenvolvimento de modelos, garantindo a qualidade, integridade e governança das informações.
• Desenvolver, implementar e monitorar modelos estatísticos e de Machine Learning, otimizando sua performance e estabilidade ao longo do tempo.
• Realizar retreinamento de modelos antigos, ajustando parâmetros e reavaliando a necessidade de novas variáveis.
• Aplicar técnicas de AutoML (H2O, AutoML do Databricks) para otimizar o desenvolvimento de modelos e acelerar processos de experimentação.
• Avaliar a performance dos modelos desenvolvidos por meio de métricas estatísticas, testes A/B e validações robustas, garantindo eficácia e conformidade regulatória.
• Construir e documentar campos calculados, descrevendo e aplicando as regras necessárias para sua criação.
• Elaborar documentação técnica e relatórios analíticos detalhando o desenvolvimento, performance e impacto dos modelos implementados.
• Trabalhar em conjunto com equipes multidisciplinares (crédito, riscos, tecnologia e negócios) para alinhar soluções de dados com as necessidades estratégicas da empresa.
• Acompanhar tendências e inovações em ciência de dados, machine learning e análise de crédito para propor melhorias contínuas.

Requisitos e qualificações:

• Sólida experiência em desenvolvimento, avaliação e monitoramento de modelos estatísticos e de Machine Learning.
• Domínio em linguagens de programação como Python e PySpark, com foco em análise de dados e modelagem preditiva.
• Experiência com plataformas de Big Data e Cloud Computing, especialmente Databricks.
• Conhecimento avançado em AutoML, incluindo ferramentas como H2O.ai e AutoML do Databricks.
• Experiência em banco de dados e manipulação de grandes volumes de dados (SQL, Spark, Delta Lake).
• Habilidade para criar pipelines de dados eficientes para ingestão, transformação e modelagem.
• Conhecimento de MLOps para automação e monitoramento de modelos em produção.
• Experiência na avaliação da performance e estabilidade dos modelos desenvolvidos, utilizando métricas como AUC-ROC, KS, Gini, RMSE, entre outras.
• Capacidade de interpretar modelos e justificar resultados para stakeholders técnicos e não técnicos.
• Experiência em análise e modelagem de risco de crédito, scorecards, modelos de propensão e segmentação.
• Familiaridade com frameworks regulatórios e boas práticas para desenvolvimento de modelos no setor bancário (ex.: Basileia, IFRS 9).
• Conhecimento sobre feature engineering, seleção de variáveis e técnicas para evitar overfitting.
• Vivência no setor financeiro, preferencialmente em crédito, será um diferencial.

Perfil esperado: 

• Perfil analítico com capacidade de estruturar problemas complexos, analisar grandes volumes de dados e extrair insights acionáveis para a tomada de decisão.
• Ser capaz de identificar oportunidades de melhoria, propor soluções inovadoras e conduzir projetos sem depender de microgestão.
• Habilidade para traduzir insights técnicos em informações compreensíveis para diferentes áreas da empresa, facilitando a tomada de decisão.
• Interesse por novas tecnologias e tendências em ciência de dados, além de capacidade de adaptação em um setor dinâmico como o financeiro.

Benefits