CAS | Cientista de Dados PL

Quer fazer parte de um time que transforma dados em decisões estratégicas, é comunicativo e adora trabalhar em equipe? Essa vaga é para você

Aqui a nossa missão é utilizar a Ciência de Dados e IA para gerar eficiência, melhorar processos, alavancar os negócios do Sicredi e ajudar o time de negócios a tomar decisões inteligentes.

Estamos buscando um(a) Cientista de Dados Pleno com foco em Máquina de Cartões para atuar em projetos desafiadores, desenvolvendo modelos preditivos, análises avançadas e criando soluções inteligentes para apoiar o negócio.

Para evoluir nessa missão, precisamos de um profissional que seja movido(a) pela curiosidade e que esteja disposto a se dedicar na descoberta de novas oportunidades e soluções junto ao time. Precisamos que você seja comunicativo, tenha facilidade em explicar problemas complexos para um público não técnico, e esteja aberto para aprender os detalhes do nosso negócio para criar soluções mais aderentes.

• Desenvolver modelos preditivos de Machine Learning, alinhados com as necessidades dos times de produto;
• Testar novos modelos com experimentos e testes A/B;
• Estudar e implementar métricas adequadas de avaliação de performance;
• Analisar grandes conjuntos de dados para extrair insights relevantes;
• Pesquisar e propor novas metodologias de modelagem compatíveis com o projeto;
• Relacionar continuamente com áreas de interface de modo a manter todos os stakeholders comunicados e informados;
• Propor estudos e indicadores de impacto a saúde do negócio e relacionados ao sucesso do associado;
• Acompanhar o ciclo de vida dos modelos, incluindo implantação, monitoramento de métricas de performance e governança;
• Ser um promotor da ciência de dados, compartilhando e expandindo o conhecimento e trabalhando na cultura de dados da organização.
• Colaboração, boa comunicação e trabalho em equipe multidisciplinar.
• Proatividade e curiosidade para aprender novas tecnologias.

Preferência para graduação em área quantitativa como Estatística, Matemática e afins;

Esta vaga é para perfil intermediário, portanto é imprescindível ter experiência prévia com:

• Machine Learning,
• Modelos supervisionados e não supervisionados,
• Modelagem e Inferência Estatística,
• Algoritmos de classificação,
• Modelos de Regressão Estatística e clustering,
• Manipulação de dados em Python (Ex: Pandas, NumPy, Scikit-Learn, LightGBM, etc),
• Técnicas de feature engineering
• Conhecimento de métricas de avaliação de modelos (AUC, Lift, etc.).
• Git para controle de versão.

Será considerado diferencial se você tiver:

• Experiência com Ciência de Dados aplicada ao mercado de Meios de Pagamentos (Máquina de cartões, Pagamentos Recorrentes e Precificação);
• Experiência com Databricks;
• Conhecimento em metodologias ágeis
• Conhecimento em dados não estruturados (texto, imagem).

Formato de Trabalho: Híbrido 3x2 - Porto Alegre/RS ou São Paulo/SP

No Centro Administrativo Sicredi (CAS) para as posições nas áreas de negócio adotamos o formato de trabalho híbrido que se consolidou em 3 dias presenciais, na Sede da empresa, localizada na Av. Assis Brasil, 3940, São Sebastião, Porto Alegre/RS e 2 dias em teletrabalho. Nas posições da área Tech adotamos o formato de teletrabalho.

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No Sicredi você vai ter:

14º e 15º salários fixos;

Participações nos Resultados (conforme a senioridade);

Plano de Saúde e Odontológico sem coparticipação,

Programas de bem-estar com Wellhub (antiga Gympass), Nutrição, Psicologia, Laboral, Massagem, Grupo de corrida e academia local;

Vale Alimentação e Vale Refeição – com flexibilidade de % nos cartões VA/VR, sem coparticipação;

Licença maternidade e paternidade estendida;

Auxlio creche ou babá para crianças até 6 anos e 11 meses;

Auxílio para filhos com deficiência, sem limite de idade;

Seguro de vida,

Previdência Privada até 7% do salário;

Plataforma de Treinamentos – Sicredi Aprende, com diversos cursos;

Carga horária de 40h semanais – Utilizando sistema de banco de horas;

Auxílio Teletrabalho (exceto para posições com atuação 100% presenciais).