Gerente de ciencias de dados

Há 5 horas

São Paulo, State of São Paulo, Brasil Netvagas Tempo integral

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Vivência sólida em desenvolvimento de modelos de machine learning e em definição de políticas de crédito;
Experiência comprovada levando modelos e políticas para produção e medindo seu impacto financeiro;
Domínio técnico de Python, SQL, machine learning e IA generativa suficiente para orientar, revisar o trabalho do time e atuar de forma hands-on em soluções críticas;
Excelente comunicação, visão de negócio e capacidade de influência em alto nível.

DIFERENCIAIS

Mestrado ou doutorado em Ciência da Computação, Matemática Aplicada, estatística ou Engenharias.
Experiência com perda esperada (PD, LGD, EAD) e IFRS 9.
Conhecimento de crédito para leasing, locação de ativos ou financiamento de veículos.
Experiência liderando transformações orientadas a dados ou IA.
Experiência com ambientes em nuvem (Oracle, AWS, Azure ou GCP).

Gerir as equipes de Ciência de Dados de Políticas e de Machine Learning, definindo prioridades, metas e o roadmap de modelos, políticas e soluções de IA.
Garantir a integração entre as frentes: que os modelos desenvolvidos sejam incorporados às políticas de crédito e risco e que as necessidades das políticas orientem a agenda de modelagem.
Responder pelas políticas de crédito e risco e por seus resultados (aprovação, inadimplência, perda e rentabilidade), aprovando mudanças e testes champion-challenger.
Assegurar a qualidade e a governança do ciclo de vida dos modelos: padrões de desenvolvimento, validação, documentação, monitoramento e retreino (em parceria com a frente de IAOps/MLOps).
Identificar e priorizar casos de uso de IA generativa, agentes e sistemas inteligentes de decisão, mensurando o valor gerado para o negócio.
Atrair, desenvolver e reter talentos, conduzindo avaliações de desempenho, planos de desenvolvimento e a evolução técnica do time.
Representar a área junto à diretoria, unidades de negócio, tecnologia, auditoria e comitês de risco, traduzindo resultados técnicos em decisões e recomendações.
Gerir recursos, fornecedores e parcerias (bureaus, plataformas de dados e ferramentas de IA).