Preferência para graduação em área quantitativa como Estatística, Matemática e afins;

Esta vaga é para perfil intermediário, portanto é imprescindível ter experiência prévia com:

• Machine Learning,
• Modelos supervisionados e não supervisionados,
• Modelagem e Inferência Estatística,
• Algoritmos de classificação,
• Modelos de Regressão Estatística e clustering,
• Manipulação de dados em Python (Ex: Pandas, NumPy, Scikit-Learn, LightGBM, etc),
• Técnicas de feature engineering
• Conhecimento de métricas de avaliação de modelos (AUC, Lift, etc.).
• Git para controle de versão.

Será considerado diferencial se você tiver:

• Experiência com Ciência de Dados aplicada ao mercado de Meios de Pagamentos (Máquina de cartões, Pagamentos Recorrentes e Precificação);
• Experiência com Databricks;
• Conhecimento em metodologias ágeis
• Conhecimento em dados não estruturados (texto, imagem).

Formato de Trabalho: Híbrido 3x2 - Porto Alegre/RS ou São Paulo/SP