Coordenador(a) de Ciência de Dados

Description

O que faz a área na Porto?

O objetivo da área de Ciência de Dados da Porto Seguro é fornecer análises e modelos para garantir a excelência da nossa operação e o encantamento dos nossos clientes e parceiros. Como coordenador de ciência de dados, você será responsável por planejar e executar a estratégia de curto, médio e longo prazo de IA nas áreas de operações de sinistros da Porto.

Responsibilities

• Gestão de pessoas: desenvolver, mentorar e reter time de cientistas de dados de alta performance;
• Promover a excelência do trabalho executado e manutenção do bem estar e colaboração dentro de uma equipe multidisciplinar e descentralizada (presencial/remoto).
• Liderança estratégica: definir e liderar a estratégia de curto e médio prazos para o time de ciência de dados, garantindo o alinhamento com os objetivos da empresa e interesses dos stakeholders envolvidos;
• Participar da estruturação de problemas de negócio com as áreas de operações, projetos e TI para priorizar e entregar produtos de dados com impacto no negócio;
• Ser referência técnica para o time e para a cia como alguém que consiga trazer inovação a partir de dados, tecnologia e IA.
• Auxiliar os times de negócio a interpretarem os resultados e dar recomendações para melhoria dos processos, garantindo a aferição adequada dos resultados.

Prerequisites

Escolaridade: 

• Graduação em estatística, engenharias, economia, matemática, ciência da computação, ciências atuariais, ou áreas correlatas. 

[Diferencial] Mestrado/Doutorado em estatística, economia, pesquisa operacional ou áreas correlatas;

Experiência: 

• Experiência em IA e Dados.
• Ampla experiência em construção, desenvolvimento e acompanhamento de modelos de IA no mundo real (personalização, otimização ou previsão).
• Conhecimento profundo em técnicas de ML, probabilidade e estatística, planejamento de experimentos, otimização e inferência causal para Testes AB.
• Sólidos conhecimentos em conceitos de machine learning: regressão, classificação, clusterização, redes neurais, seleção de variáveis, cross validation, avaliação de modelos, etc.
• Conhecimentos em boas práticas de desenvolvimento de software e engenharia de dados com entendimento dos desafios para produtizar modelos de ML (MLOps).
• [Desejável] Liderança de profissionais de dados (analistas, cientistas ou engenheiros). 
• Experiência em desenvolvimento em nuvem (desejável GCP e AWS).
• Excelentes habilidades de comunicação para discutir tópicos técnicos complexos com pessoas técnicas e não-técnicas.
• Capacidade de organizar e planejar, com a habilidade de gerir múltiplas prioridades e entregar resultados em ambientes dinâmicos.

Diferenciais:

• Experiência com modelos de otimização;
• Experiência com modelos de Visão Computacional;
• Experiência com Engenharia de Machine Learning.

Experiences

BENEFÍCIOS

Vale Alimentação e Refeição Flexíveis;

Plano de Saúde;

Plano Odontológico;

Wellhub e TotalPass;

Academia Bio Ritmo exclusiva para Colaboradores: no Complexo Matriz;

Participação nos Lucros - PLR;

Programa de Ações: Porto em Ação: complementar à PLR até 2025;

Quadras de Areia e Poliesportiva: no Complexo Matriz;

Vale-Transporte;

Serviços de Transporte de Vans; disponibilizadas nas principais estações de acesso à Porto (Luz, Barra Funda, Santa Cecília e Júlio Prestes);

Licença Parental Estendida: até 40 dias para todas as configurações familiares;

Licença Maternidade Estendida de 6 meses.;

Ambulatório Médico com Especialidades: no Complexo Matriz e Barra Funda;

Auxílio creche ou babá;

Seguro de Vida;

Previdência Privada - PortoPrev;

Desconto em Produtos e Serviços;

Bolsa de estudos: Reembolso para graduação, pós ou MBA;

Corridas mensais: subsídio para as principais corridas de ruas de São Paulo

Reembolso para idiomas (inglês ou espanhol);

Teatro Porto: sessões exclusivas para Colaboradores;

Biblioteca;

Sala de descanso: no completo Matriz

Salão de jogos: no complexo Matriz

Serviços de massagem e podologia: no completo Matriz

Local de trabalho: Campos Elíseos - Centro

Modelo: 4 dias presenciais e 1 home

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