Cientista de Dados Sênior

RESPONSABILIDADES:

• Trabalhar em várias etapas de um modelo de Machine Learning, desde o tratamento de dados, treinamento, aplicação e monitoramento;
• Traduzir aspectos técnicos de modelos de Machine Learning em insights de negócios;
• Orientar a equipe na resolução de desafios complexos das Lojas Quero-Quero, aplicando IA e Ciência de Dados tanto no ecossistema de varejo quanto em serviços financeiros;
• Impulsionar a inovação contínua na área de Data Science e IA, aplicando as mais recentes descobertas da literatura e as melhores práticas de mercado;
• Desenhar e refinar políticas de Crédito e Cobrança por meio de análises preditivas avançadas;
• Liderar comitês de performance, traduzindo dados complexos em storytelling executivo para direcionar as decisões da Diretoria e C-Level.

REQUISITOS:

• Formação superior completa em Ciências Exatas (Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharias ou áreas correlatas);
• Experiência sólida em Ciência de Dados;
• Conhecimento avançado em Python e SQL para extração, manipulação e otimização de consultas em grandes bases de dados;
• Histórico comprovado de desenvolvimento de modelos de Machine Learning de ponta a ponta (da exploração dos dados até o deploy e monitoramento em produção);
• Profundo conhecimento teórico e prático em algoritmos clássicos (Regressão, Classificação, Clusterização, Séries Temporais);
• Capacidade de conectar resultados analíticos para tomada de decisão e prioridade do négocio;
• Habilidade para explicar conceitos técnicos e resultados de modelos para áreas de negócio e stakeholders não-técnicos (Storytelling com dados);
• Capacidade de investigar problemas e encontrar soluções através da análise exploratória de dados e outros métodos quantitativos.

DIFERENCIAIS:

• Experiência na área de Crédito e Risco;
• Pós-graduação, Mestrado ou Doutorado em áreas quantitativas;
• Conhecimentos em ferramentas de Big Data (como Microsoft Fabric);
• Experiência prática com Inteligência Artificial Generativa (LLMs, LangChain, RAG).