Cientista de Dados | Crédito

BTG Pactual; São Paulo; Hybrid; BRL 180,000 - 300,000; Full time

Benefits offered by this job

PLR

Plano Médico

Plano Odontológico

Vale Transporte

Auxílio Refeição

Auxílio Alimentação

Creche/Babá

Seguro de Vida

Job summary

BTG Pactual está procurando um profissional de AI & Data Science para atuar no desenvolvimento de modelos de machine learning e soluções analíticas preditivas no negócio de crédito. O profissional terá autonomia para escolher tecnologias, trabalhar em parceria com times de Crédito, Risco e Tecnologia e conduzir o ciclo completo de modelagem.

É esperado domínio em Python/SQL, bibliotecas de modelagem e análise de dados, SQL, pandas, PySpark e experiência com modelos de crédito e ML.

Qualifications

• Formação superior completa em engenharia, ciência da computação, estatística ou áreas relacionadas.

Responsibilities

• Desenvolver, modelar e construir modelos de Machine Learning para soluções analíticas preditivas.
• Conduzir o ciclo completo de modelagem: feature engineering, treinamento, validação e monitoramento.
• Trabalhar com times de Crédito, Risco e Tecnologia para influenciar decisões.

Skills

Python

SQL

Pandas

PySpark

Scikit-learn

NumPy

Estatística

Raciocínio lógico

Comunicação técnica

Deep Learning

Education

Engenharia/Sci. Computação/Estatística

Tools

XGBoost

LightGBM

PyTorch

TensorFlow

Spark

Airflow

Docker

Job description

No seudia-a-dia:

• Você fará parte do time de ArtificialIntelligence & Data Science, junto à equipe de DataAnalyticsdo banco, atuando no desenvolvimento, modelagem e construção de modelos de Machine Learning e soluções analíticas preditivas para o negócio;

• Irá construire mantersoluções de AI&MLvoltadas para risco de crédito;

• Terá autonomia para escolher as tecnologias e metodologias necessárias, justificando as vantagens e desvantagens;

• Trabalharáem parceria comos timesdeCrédito, Risco e Tecnologia, influenciando decisões estratégicas.

• Realizaráestudos analíticos sobre comportamento de clientes, inadimplência e performance de crédito;

• Deveráconduzir o ciclo completo de modelagem:featureengineering, treinamento, validação e monitoramento de modelos. Formulando hipóteses e definindo as métricas adequadas para cada cenário;

• Participará de atividades dentro do time para compartilhar conhecimento e discutir técnicas, problemas e soluções. Espera-se também que seja referência para outras áreas do banco que precisarem de apoio.

Esperamos de você:

• Disponibilidade para atuar de forma híbrida (3x presencial) nosescritórios daFaria Lima e Paulista, em São Paulo;

• Formação superior completa, em cursos de engenharia, ciênciada computação, estatística ou áreas relacionadas;

• Experiência com PythoneSQL, incluindo bibliotecas de modelagem e análise de dados (pandas,Pyspark,scikit-learn,NumPy,statsmodels);

• Experiência commodelagem de risco de crédito;

• Vivênciacom análise de créditoe com o ciclo de vida de modelos preditivos (construção, validação, calibração e acompanhamento de performance);

• Experiênciacom projetos de Machine Learning (modelagem preditiva e classificação), da prototipagem à entrega do modelo em produção;

• Sólida base em estatística (descritiva e inferencial), testes de hipótese e modelagem estatística (regressão, modelos lineares generalizados);

• Experiência com modelosbaseados em árvores (XGBoost,LightGBM) e com frameworks deDeepLearning (PyTorch,TensorFlow) é desejável;

• Raciocínio lógico, capacidade analítica e criatividade para encontrar soluções;

• Boa comunicação e habilidades para argumentação técnica e de negócios;

• Experiência comprodutizaçãoe monitoramento é desejável;

• Conhecimento de plataformas de cloud (AWS, GCP) é desejável;

Diferenciais:

• Mestrado e Doutorado são diferenciais;

• Conhecimento de ferramentas de big data (Spark,Airflow), devops (Docker, CI/CD,etc) eMLopssão diferenciais;

• Experiência comconversionamentodemodelos, feature stores eexperimenttracking (MLflow)é diferencial.

Remuneração e Benefícios:

• Participação nos Lucros e Resultados (PLR);

• Remuneração variável por performance (bônus anual);

• Auxílio Alimentação e Refeição;

• Plano Médico;

• Plano Odontológico;

• Auxílio Creche/Babá;

• Vale Transporte;

• WellHub;

• TotalPass;

• Programa de Apoio Pessoal (EAP);

• Planos por adesão como Previdência Privada e Seguro de Vida;

• Desconto em Farmácia;

• Programa de Nutrição;

• Programa de Gestantes;

• Licença Maternidade e Paternidade Estendida – empresa Cidadã.