Cientista de Dados Júnior

Farmtech

São Paulo

On-site

BRL 60,000 - 90,000

Full time

7 days ago

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Benefits offered by this job

Vale Refeição

Vale Alimentação

Plano de Saúde

Plano Odontológico

Day Off de aniversário

Auxílio-creche

Seguro de Vida

PLR

Job summary

A Farmtech está contratando um Cientista de Dados Júnior para integrar a equipe de Data & Analytics, apoiando iniciativas de análise de dados, modelagem estatística, Machine Learning, Inteligência Artificial e soluções voltadas à tomada de decisão.

Você trabalhará em parceria com Data Science, Engenharia de Dados e áreas como Crédito, Operações e Tecnologia, contribuindo com desenvolvimento, validação e evolução de modelos e dashboards.

Qualifications

Formação superior completa em áreas quantitativas.
Conhecimentos em estatística e análise de dados.
Python para manipulação de dados (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
SQL para consulta e exploração de bases de dados.

Responsibilities

Apoiar modelos estatísticos, preditivos e de ML desde a preparação de dados até validação.
Realizar análises exploratórias identificando padrões e oportunidades de negócio.
Apoiar estudos sobre modelos de crédito, desempenho e indicadores.
Monitorar periodicamente modelos, indicando mudanças de comportamento.
Avaliar impactos de alterações de crédito e políticas.
Preparar e validar bases de dados e análises para o time.
Contribuir para dashboards, relatórios analíticos e KPIs.
Colaborar com Engenharia de Dados na obtenção de bases.
Participar de IA e IA Generativa para soluções aplicadas.
Documentar análises, modelos e processos desenvolvidos.

Skills

Python

SQL

Estatística

Análise de dados

Machine Learning

Comunicação

Trabalho em equipe

Education

Graduação completa em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Economia, Ciência de Dados

Job description

Cientista de Dados Júnior | Data & Analytics

Sobre a posição

A Farmtech está contratando um Cientista de Dados Júnior para integrar a equipe de Data & Analytics, apoiando iniciativas de análise de dados, modelagem estatística, Machine Learning, Inteligência Artificial e soluções voltadas à tomada de decisão.

Esta é uma posição para quem deseja desenvolver uma visão ampla sobre o uso de dados no negócio, trabalhando em parceria com profissionais de Data Science, Engenharia de Dados e diferentes áreas da empresa, como Crédito, Operações e Tecnologia.

O profissional terá oportunidade de atuar em desafios reais de negócio, participando desde a preparação e análise dos dados até o desenvolvimento, acompanhamento e evolução de modelos e soluções analíticas.

O que você vai fazer

Apoiar o desenvolvimento e a evolução de modelos estatísticos, preditivos e de Machine Learning, participando das etapas de preparação dos dados, desenvolvimento de variáveis, modelagem, validação e documentação.
Realizar análises exploratórias e estudos analíticos, identificando padrões, tendências e oportunidades que apoiem decisões de negócio.
Apoiar estudos relacionados a modelos de crédito e motores de decisão, incluindo análises de performance, segmentação, estabilidade e acompanhamento dos principais indicadores.
Participar do monitoramento periódico de modelos, auxiliando na identificação de mudanças de comportamento, perda de performance e oportunidades de aprimoramento.
Apoiar estudos relacionados à evolução e revisão das políticas de crédito, preparando análises e simulações que permitam avaliar potenciais impactos das alterações propostas.
Preparar e validar bases de dados, informações e análises utilizadas pelo time de Data & Analytics, contribuindo para qualidade, consistência e cumprimento dos prazos das entregas.
Apoiar a elaboração de estudos e bases de dados para investidores, parceiros e outras áreas da empresa, trabalhando em conjunto com profissionais mais experientes na interpretação e validação dos resultados.
Desenvolver consultas e rotinas utilizando SQL e Python para extração, tratamento, transformação e análise de dados.
Desenvolver e manter dashboards, indicadores e relatórios analíticos, contribuindo para que as áreas de negócio tenham acesso às informações necessárias para tomada de decisão.
Trabalhar em conjunto com Engenharia de Dados para utilização e validação das bases necessárias aos projetos analíticos e de modelagem.
Participar de iniciativas de Inteligência Artificial e IA Generativa, apoiando experimentos, provas de conceito e desenvolvimento de soluções aplicadas aos problemas do negócio.
Apoiar testes e processos de quality assurance de soluções analíticas e motores de decisão, auxiliando na validação dos resultados antes e após sua disponibilização em produção.
Documentar análises, modelos, bases e processos desenvolvidos pelo time, contribuindo para a organização e disseminação do conhecimento.
Compartilhar resultados de análises de forma clara e objetiva, desenvolvendo progressivamente a capacidade de transformar resultados técnicos em recomendações para as áreas de negócio.

O que buscamos

Formação superior completa ou em fase final em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Economia, Ciência de Dados ou áreas quantitativas relacionadas.
Conhecimentos em estatística e análise de dados, incluindo análise exploratória, correlação, distribuições, testes estatísticos e princípios básicos de modelagem.
Conhecimento em Python para manipulação e análise de dados, especialmente bibliotecas como Pandas, NumPy e Scikit-learn.
Conhecimento em SQL para consulta, tratamento e exploração de bases de dados.
Conhecimentos sobre os principais conceitos de Machine Learning, como regressão, classificação, árvores de decisão, métricas de avaliação, overfitting e validação de modelos.
Capacidade analítica e interesse em entender os problemas de negócio por trás dos dados.
Organização e atenção aos detalhes, especialmente no tratamento, validação e disponibilização de informações.
Boa comunicação e capacidade de trabalhar de forma colaborativa com profissionais técnicos e áreas de negócio.
Interesse em desenvolver conhecimentos sobre crédito, risco, serviços financeiros e agronegócio.
Interesse em novas tecnologias e aplicações de Inteligência Artificial.

Diferenciais

Serão considerados diferenciais:

Experiência acadêmica, estágio ou profissional com Data Science, Analytics ou Machine Learning.
Conhecimento sobre modelos de crédito, risco ou serviços financeiros.
Experiência com desenvolvimento de dashboards e ferramentas de Business Intelligence.
Conhecimentos de Git e versionamento de código.
Conhecimentos sobre APIs e integração de soluções analíticas.
Experiência ou projetos acadêmicos envolvendo LLMs, RAG, agentes ou IA Generativa.
Conhecimento ou interesse pelo agronegócio.
Participação em projetos acadêmicos, competições ou projetos pessoais envolvendo análise de dados ou Machine Learning.