Analista de Dados e Modelagem Sênior | BeloHorizonte

Faça parte do time Mercantil; Belo Horizonte; Híbrido; BRL 80.000 - 120.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa financeira voltada para o público 50+ está em busca de um(a) cientista de dados experiente para trabalhar em Belo Horizonte. O candidato ideal deve ter graduação em áreas como Ciência da Computação ou Estatística e experiência avançada com Python e SQL para análise de dados. O profissional será responsável por desenvolver modelos de machine learning e executar projetos de ciência de dados do início ao fim, colaborando com diferentes equipes e apresentando insights ao gerenciamento. A atuação é híbrida, proporcionando flexibilidade.

Qualificações

• Experiência avançada com ferramentas de visualização de dados como Power BI.
• Dominância em SQL para manipulação e extração de dados de grandes bancos de dados.
• Conhecimento em técnicas estatísticas e modelos preditivos.

Responsabilidades

• Executar o ciclo completo de projetos de ciência de dados, da definição do problema à implementação da solução.
• Desenvolver e implementar modelos de machine learning e estatísticos para previsões.
• Analisar grandes conjuntos de dados para identificar tendências e insights acionáveis.

Conhecimentos

Python

Power BI

Snowflake

SQL

Modelagem de dados

Análise de cluster

Técnicas estatísticas

Gestão financeira

Formação académica

Graduação em Ciência da Computação

Engenharia

Estatística

Matemática

Física ou áreas correlatas

Ferramentas

Vertex AI Notebooks

Ferramentas de visualização de dados

Descrição da oferta de emprego

Somos o melhor ecossistema financeiro para o público 50+. Com mais de 80 anos de história, nossa jornada é marcada pela constante inovação e pela expansão de nossos serviços, sempre focados em tecnologia para proporcionar uma experiência bancária de excelência. Afinal, nossos clientes são a razão de existirmos.

Inovamos com simplicidade e eficiência, superando desafios a cada dia.

Aqui, boas ideias sempre têm espaço. Acreditamos que as diferenças somam e que as pessoas são o que nos movem. Valorizamos o bem-estar de uma vida equilibrada, e promovemos a inclusão e a diversidade, criando um ambiente onde todos possam se destacar. Nossa paixão é contagiante, e acreditamos que visões diversas geram entregas ainda melhores.

Se você se identificou, venha fazer parte :

#VEMSERMERCANTIL

Buscamos uma pessoa com :

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas;
• Domínio em linguagens de programação como Python para análise e modelagem de dados;
• Experiência avançada com ferramentas de visualização de dados como Power BI;
• Conhecimento em Snowflake;
• Proficiência em SQL para manipulação e extração de dados de grandes bancos de dados;
• Vertex AI Notebooks : Para desenvolvermos nossos próprios scripts em Python e consumirmos a API;
• Conhecimento de técnicas estatísticas e modelos preditivos (regressão, análise de cluster, árvores de decisão, etc.);
• Conhecimento em gestão financeira, para projeções e acompanhamento de resultados.

Vai se destacar se apresentar :

• Conhecimento em Modelagem, dados, big datas e estatística.

Local de Trabalho :

Belo / MG (atuação Híbrida);

Seus principais desafios serão :

• Executar o ciclo completo de projetos de ciência de dados, desde a definição do problema até a implementação da solução;
• Desenvolver e implementar modelos de machine learning e estatísticos para previsão, segmentação, otimização e outras aplicações;
• Analisar grandes conjuntos de dados para identificar tendências, padrões e insights acionáveis;
• Projetar e construir pipelines de dados robustos para coleta, processamento e transformação de dados;
• Colaborar com equipes do Jurídico e negócios para entender as necessidades e traduzi-las em soluções de dados;
• Apresentar resultados e insights para stakeholders e liderança, utilizando visualizações de dados e narrativas claras;
• Manter-se atualizado com as últimas inovações e metodologias em ciência de dados e machine learning.