Cientista de Dados Sênior N/I NOVO

A Extractta está em busca de uma Pessoa Cientista de Dados para integrar o time de um de nossos clientes estratégicos do setor financeiro — uma empresa de grande porte e referência em inovação digital. É uma oportunidade para atuar no centro da estratégia de dados, resolvendo problemas reais e de larga escala em um ecossistema de produtos financeiros e digitais que impacta diretamente a vida de milhões de clientes.

Nessa posição, sua missão irá muito além dos números: você terá o desafio de traduzir necessidades complexas de negócio em modelos preditivos e soluções inteligentes. Com atuação estratégica, será protagonista na evolução do ecossistema de produtos, em um ambiente onde a cultura de dados é o motor que impulsiona as inovações em todas as áreas.

Responsabilidades e atribuições

• Conduzir análises exploratórias de grandes volumes de dados transacionais e comportamentais para descobrir insights acionáveis e oportunidades de negócio.

• Construir e implementar modelos de machine learning e deep learning que resolvem problemas reais, como detecção de fraudes, sistemas de recomendação, análise de risco de crédito, propensão de compra e previsão de churn, entre outros.

• Validar hipóteses através de experimentos controlados, utilizando metodologias de teste A/B e análise estatística.

• Colaborar com Product Owners e engenheiros para traduzir problemas de negócio em soluções analíticas robustas e escaláveis.

Requisitos e qualificações

• Machine Learning: experiência em modelos de machine learning em cenários produtivos, compreendendo os desafios da criação de soluções em escala e em ambientes reais.

• Programação: proficiência em Python com bibliotecas como pandas, numpy e matplotlib; experiência em SQL para manipulação de grandes volumes de dados.

• Estatística: base sólida em estatística descritiva e inferencial, testes de hipóteses, análise de variância e conceitos de probabilidade, além de metodologias de experimentação A/B.

• Data Mining: capacidade de explorar e extrair insights de datasets complexos, identificar padrões e anomalias e trabalhar com dados estruturados e semiestruturados de diferentes fontes.

• Data Storytelling: habilidade para comunicar resultados técnicos e insights por meio de apresentações claras e visualizações eficazes para audiências diversas, traduzindo descobertas complexas em recomendações acionáveis.

Desejáveis:

• Conhecimento em Spark para processamento distribuído.

• Vivência com frameworks de deep learning e deploy de modelos em produção (MLOps).