Integrar o time de dados de Soluções de Crédito e Negócios significa incorporar a cultura data-driven no dia-a-dia. Aqui você terá como principais atribuições investigar, minerar, correlacionar e analisar informações, aplicando metodologias e técnicas de ciência de dados. A partir dessas pesquisas, construir métricas e indicadores, desenhar processos, elaborar estudos e utilizar os resultados para a criação ou aperfeiçoamento das estratégias de Ciclo de Crédito e Negócios. Temos contato contínuo com outras áreas e com as Cooperativas de Crédito, uma vez que nossas entregas são articuladas em conjunto. Então, temas e grupos de trabalho podem variar de tempos em tempos. Nos envolvemos em várias etapas dos estudos, passando pela compreensão do assunto, elaboração de perguntas-chave, busca por dados relevantes, estruturação dos dados, análise dos dados e apresentação dos resultados.
Responsabilidades e atribuições
Elaborar estudos de cenário e diagnóstico do negócio;
Desenvolver e apoiar os times na mensuração de resultados, identificando oportunidades, tendências e padrões em conjuntos de dados;
Ter iniciativa para propor hipóteses e resolver problemas através da ciência de dados;
Capacidade de apresentar e comunicar as análises de forma não técnica;
Atuar em parceria com Engenheiros de Dados no aprimoramento dos fluxos de aquisição e transformação dos dados utilizados em modelos;
Trabalhar em parceria com Analistas de Dados para gerar insights de negócio e direcionar a análise de informações para tomar as melhor decisões estratégicas.;
Prezar pela qualidade, performance e sustentabilidade dos modelos;
Participar da Chapter de Ciência de dados, incentivando e promovendo a disseminação da cultura de dados para os colegas e times da nossa operação;
Manter a documentação necessária das suas entregas;
Se manter em constante evolução técnica e de negócio;
Compreender e aplicar técnicas estatísticas e de machine learning para propor mudanças, prover respostas para tomada de decisão e embarcar modelos e algoritmos inteligentes em produtos de software;
Extrair e processar dados de diversas fontes e em grandes volumes.
Requisitos e qualificações
Ensino superior nas áreas de Engenharia, Economia, Estatística, Matemática, Ciência da computação e/ou áreas afins.
CONHECIMENTOS TÉCNICOS DESEJÁVEIS PARA A VAGA
Programação e Ferramentas
Linguagens para análises avançadas (SQL, R, Python)
Ferramentas de versionamento e CI/CD (Git, GitLab ou similares)
Frameworks de ML/IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
Modelagem e Estatística
Estatística avançada aplicada à ciência de dados (inferência, testes de hipóteses, análise multivariada)
Modelagem estatística e econométrica (regressões, séries temporais, modelos de sobrevivência)
Experiência com ambientes de produção (deploy de modelos, MLOps, monitoramento)
Infraestrutura e Dados
Experiência com plataformas de nuvem (AWS)
Construção de consultas a bancos relacionais e não relacionais (SQL avançado, otimização)
Arquitetura de dados (modelagem, pipelines ETL, integração)
Visualização avançada e storytelling com dados (Power BI, Plotly, Seaborn)
Governança
Governança de dados e conformidade com LGPD
Soft Skills
Comunicação clara e objetiva
Empatia e colaboração
Pensamento crítico e analítico
Foco em solução de problemas
Informações adicionais
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.
