Cientista de Dados III

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About the role

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 acadêmica ou profissional em Agronegócio. • Experiência atuando como referência em times de dados. • Capacidade de orientar profissionais mais juniores e influenciar decisões técnicas sem autoridade formal. • Experiência com engenharia de software e engenharia de Machine Learning. • Capacidade de avaliar o uso de LLMs e agentes de IA como parte da estratégia analítica. • Experiência em trabalhar em ambientes ágeis e colaborativos, com foco em entrega de valor contínuo. • Conhecimento em ou

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