Pré requisitos:

• Graduação em estatística, engenharias, economia, matemática, ciência da computação, ciências atuariais, ou áreas correlatas;
• Python: Domínio na manipulação e transformação de dados com Pandas e NumPy, e proficiência na construção e avaliação de modelos com bibliotecas como Scikit-learn, XGBoost e/ou TensorFlow/PyTorch. Habilidade para escrever código limpo, modular e versionado (Git)
• Modelos preditivos: Regressão logística, Random Forest, XGBoost, CatBoost, LightGBM, etc;
• Proficiência em validar a performance do modelo usando métricas de negócio, não apenas métricas técnicas;
• Traduzir um problema de negócio em um problema de ML bem definido;

Diferencial:

• Mestrado/Doutorado em estatística, economia, pesquisa operacional ou áreas correlatas;
• Experiência em empresas de varejo ou segmento financeiro e seguradora;
• Experiência com nuvem (AWS, GCP ou Azure): Deve ser capaz de provisionar recursos e trabalhar com serviços-chave, como BigQuery (consultas avançadas, performance tuning), Cloud Storage (gestão de dados) e, idealmente, Vertex AI (treinamento e