Cientista de Dados III

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 outras linguagens de programação, como R, SQL, Scala e Java.
• Conhecimento em Hadoop, Spark/Pyspark, Polars etc.
• Conhecimento em ambiente Cloud (preferencialmente AWS).

Qualificações

• Graduação em Ciência de Dados, Matemática, Engenharia, Estatística, Ciência da Computação ou áreas relacionadas. 
• 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.
• 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).
• Capacidade de trabalhar de forma independente e em equipe, com excelente comunicação e habilidades interpessoais.

A Experian é uma empresa global de dados e tecnologia que impulsiona oportunidades para pessoas e empresas ao redor do mundo. Atuamos em diversos mercados, como serviços financeiros, saúde, automotivo, agronegócio, seguros, entre outros. A Experian investe em pessoas e em novas tecnologias avançadas para liberar o poder dos dados. Contamos com uma equipe incrível de 25.200 colaboradores em 32 países.

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