Cientista de Dados Sênior Mlops (Bilingue - Espanhol)
Descrição da vaga
A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.
Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas!
Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.
Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.
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Responsabilidades e atribuições
Buscamos um Cientista de Dados Sênior para conduzir a frente de modelos de crédito de uma instituição financeira, voltada à operação na Argentina. O profissional será responsável pelo ciclo completo dos modelos de risco de crédito, do desenvolvimento ao acompanhamento em produção, atuando em conjunto com as áreas de crédito, risco e tecnologia e interagindo com frequência com interlocutores de língua espanhola.
Principais responsabilidades
- Conduzir a frente de modelagem de crédito para a operação na Argentina, propondo abordagens técnicas.
- Desenvolver modelos de application score e behaviour score, da preparação da base à validação final.
- Realizar análises exploratórias, tratamento de dados e seleção de variáveis utilizando SQL e Python.
- Aplicar técnicas estatísticas e de Machine Learning na construção e comparação de modelos.
- Validar a performance e a estabilidade dos modelos antes da implantação.
- Acompanhar os modelos em produção, monitorando performance, estabilidade e aderência ao longo do tempo.
- Recomendar recalibrações e redesenvolvimentos quando houver perda de performance.
- Documentar modelos, premissas e resultados para as áreas de negócio e risco.
- Apresentar resultados e recomendações às áreas de crédito e risco, em português e espanhol.
Requisitos e qualificações
Requisitos e qualificações:
Requisitos obrigatórios- Formação superior em Estatística ou áreas correlatas.
- Experiência de 5 anos ou mais em ciência de dados ou modelagem estatística.
- Experiência comprovada em modelagem de risco de crédito, incluindo application score e behaviour score.
- Domínio de SQL e Python para manipulação, análise e modelagem de dados.
- Experiência no desenvolvimento e validação de modelos de Machine Learning (classificação, regressão, clusterização, entre outros).
- Familiaridade com bibliotecas como pandas, scikit-learn, statsmodels ou similares.
- Espanhol avançado.
Diferenciais
- Mestrado em Estatística ou áreas correlatas.
- Experiência em bancos, bureaus de crédito ou consultorias.
- Experiência no monitoramento de modelos em produção.
Competências comportamentais
- Capacidade analítica e pensamento crítico para questionar premissas e resultados dos modelos.
- Comunicação clara com stakeholders técnicos e de negócio na apresentação de modelos e resultados.
- Capacidade de conduzir uma frente de trabalho com autonomia e visão de prioridades.
- Rigor e cuidado com a qualidade e a documentação das entregas.
- Facilidade para atuar com times e interlocutores de outro país.
Informações adicionais
INDISPENSÁVEL Conhecimento/Atuação em:
- Modelagem de risco de crédito (application score e behaviour score).
- Espanhol avançado.
Trabalho 100% remoto
Etapas do processo
- Etapa 1: Cadastro
- Etapa 2: Avaliação de Perfil
- Etapa 3: Teste Coploy
- Etapa 4: Entrevista Gestor
- Etapa 5: Entrevista Cliente
- Etapa 6: Contratação
Onde a inteligência humana amplifica o poder dos dados
Na Leega, não entregamos apenas linhas de código ou dashboards. Transformamos desafios tecnológicos complexos em impacto real. Com mais de 15 anos de estrada, unimos a profundidade da experiência humana à velocidade da Inteligência Artificial para criar soluções que mudam negócios e, acima de tudo, melhoram a vida das pessoas.
Somos uma consultoria de tecnologia, agnóstica e estratégica. Com escritórios no Brasil e na Europa, nosso time de mais de 580 talentos multidisciplinares vive e respira o ecossistema de Data Analytics, Cloud e IA. Dominamos a base, da Governança à Engenharia, para garantir que a tecnologia não seja apenas uma ferramenta, mas uma vantagem competitiva sustentável para os maiores players do mercado.
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