Cientista de Dados III

Company Description A Serasa Experian é a primeira e a maior Datatech do Brasil. Líder em soluções de inteligência para análise de riscos e oportunidades, com foco nas jornadas de crédito, autenticação e prevenção à fraude. Com tecnologia de ponta, inovação e os melhores talentos, transforma a incerteza do risco na melhor decisão, ajudando pessoas a realizarem seus sonhos e empresas de todos os portes e segmentos a prosperarem. Temos 22.000 pessoas operando em 32 países e a cada dia estamos investindo em novas tecnologias, profissionais talentosos e inovação para ajudar todos os clientes a maximizarem cada oportunidade. Com sede corporativa em Dublin, Irlanda, a Experian está listada na Bolsa de Valores de Londres (EXPN) e compõe o índice FTSE 100. Description Descrição do trabalho Estamos em busca de um Cientista de Dados Sênior para integrar nosso time de Gestão de Riscos no Agronegócio . O profissional atuará em um time altamente qualificado de cientistas de dados, com atuação no desenvolvimento de modelos , atributos e soluções analíticas que suportem decisões estratégicas e inovação no agronegócio. Este profissional terá também papel-chave na definição da arquitetura analítica, padrões técnicos e direcionamento de soluções de ciência de dados, atuando como referência técnica para o time e ponte entre negócio, engenharia e produtos. Responsabilidades Desenvolver modelos de risco que otimizem a capacidade de análise e concessão de crédito no Agronegócio. Definir abordagens técnicas, stacks e padrões de desenvolvimento de modelos e pipelines analíticos. Documentar e comunicar os resultados dos modelos de forma clara e acionável para diferentes stakeholders. Realizar apresentações e coletas de feedbacks de clientes internos e externos. Colaborar com equipes multidisciplinares, incluindo profissionais dos times de Engenharia e Produtos, para entender as necessidades, identificar possibilidades de melhorias nos processos e produtos sob o ponto de vista de modelagem. Explorar novas variáveis e informações para melhorar a capacidade preditiva dos modelos. Avaliar e implementar novas técnicas/tecnologias que possibilitem melhorar a eficiência e precisão dos modelos de risco. Monitorar constantemente o alinhamento entre as decisões técnicas em ciência de dados e os objetivos do negócio. Atuar como referência técnica (tech lead) para cientistas de dados e analistas, apoiando decisões metodológicas e revisões de código/modelo. Liderar a evolução da arquitetura de modelos de risco (features, validação, monitoramento, MLOps). Avaliar trade-offs entre complexidade, performance, interpretabilidade e governança dos modelos. Apoiar o planejamento técnico de iniciativas analíticas de médio e longo prazo. Requisitos Básicos Graduação em Ciência de Dados, Matemática, Engenharia, Estatística, Ciência da Computação ou áreas relacionadas. Proficiência em Python e experiência com bibliotecas como Numpy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Jupyter etc. Forte domínio de técnicas de Machine Learning aplicadas a problemas reais de risco/crédito, incluindo validação de modelos, controle de viés, estabilidade temporal e explicabilidade. Experiência prática em desenho de features complexas e avaliação de impacto de variáveis em produção. Capacidade de revisar, refatorar e orientar código analítico para padrões de qualidade, eficiência e reprodutibilidade. Experiência com modelagem de risco. Experiência participando de decisões de arquitetura analítica ou técnica (dados, modelos, pipelines). Domínio na consulta e manipulação de bases de dados para construção e validação de modelos. Familiaridade com ferramentas de controle de versão, como Git e Bitbucket, para gerenciar e colaborar em projetos de código. Habilidades de comunicação para apresentar resultados técnicos de forma clara e convincente. Capacidade de trabalhar de forma independente e em equipe, com excelente comunicação e habilidades interpessoais. Desejável/Diferencial Experiência acadêm