Especialista em Data Science e Analytics | Varejo

Banco Pine SA; São Paulo; Hybrid; BRL 180,000 - 320,000; Full time

Benefits offered by this job

Salário compatível com o mercado

Participação nos lucros e resultados

Vale alimentação e refeição

Assistência médica e odontológica

Auxílio Creche

Seguro de vida

Day Off Aniversário

Job summary

Banco Pine S.A. está recrutando um(a) Cientista de Dados para integrar a área de Data Science & Analytics do Varejo, contribuindo para transformar dados em decisões de crédito e cobrança orientadas por evidências.

Você atuará em um ambiente orientado por dados, desenvolvendo modelos preditivos e prescritivos, painéis de acompanhamento e estudos end‑to‑end, com foco em originação, inadimplência, safras e recuperação, alinhado às frentes de Analytics Engineering e negócios.

Qualifications

• Formação superior completa em Estatística, Ciência de Dados, Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Economia ou áreas correlatas.
• Experiência prévia como Cientista de Dados, Analista de Dados Sênior ou similar, preferencialmente em crédito, bancos ou fintechs.
• Conhecimento avançado em Python para análise e modelagem de dados, com pandas/scikit-learn/statsmodels ou equivalentes.
• Conhecimento avançado em SQL.
• Conhecimento sólido em estatística, incluindo inferência, regressão, classificação, validação e interpretação de modelos.
• Experiência no desenvolvimento e aplicação de modelos preditivos e prescritivos.
• Conhecimento em Git e versionamento de código.
• Diferenciais: Snowflake, Notebooks, Snowpark e Snowflake ML.
• Diferenciais: análise de sobrevivência, séries temporais, otimização, inferência causal.
• Diferenciais: leitura de dados do Bacen, RFB e bases setoriais.

Responsibilities

• Monitorar a carteira de crédito Varejo, originação, safras, inadimplência, rolagem e recuperação, identificando desvios e tendências.
• Desenvolver indicadores e painéis de acompanhamento para as áreas atendidas e para a Diretoria.
• Conduzir estudos analíticos de ponta a ponta, da formulação das perguntas à elaboração de recomendações.
• Desenvolver modelos preditivos e prescritivos para decisões de concessão, cobrança, retenção e oferta, em conjunto com Modelagem e Risco de Crédito.
• Analisar impactos de alterações em políticas de crédito, simulando safras e testes controlados.
• Elaborar análises de mercado e concorrência, apoiando identificação de oportunidades de produto.
• Documentar estudos e modelos de forma reprodutível, com perguntas, dados, código, premissas e resultados.
• Automatizar análises e relatórios recorrentes para aumentar eficiência e escalabilidade.
• Contribuir para definição de métricas oficiais e regras de negócio com Analytics Engineering.

Skills

Análise de dados

Python

SQL

Education

Bacharelado em Estatística/Ciência de Dados/Computação/Engenharia/Economia

Tools

Python

SQL

Git

Snowflake

Streamlit

Notebooks

Job description

Descrição da vaga:

Buscamos no mercado um profissional para integrar a área de Data Science & Analytics do Varejo do Banco Pine, contribuindo para transformar dados em inteligência aplicada às decisões de crédito e cobrança. A posição terá como desafio responder às principais perguntas de negócio e gerar evidências que orientem decisões mais rápidas e consistentes, atuando em um ambiente orientado por dados e integrado às frentes de Analytics Engineering e negócio.

Responsabilidades:

Monitorar a carteira de crédito Varejo, considerando originação, safras, inadimplência, rolagem e recuperação, identificando desvios e tendências;

Desenvolver indicadores e painéis de acompanhamento para as áreas atendidas e para a Diretoria;

Conduzir estudos analíticos de ponta a ponta, desde a formulação das perguntas de negócio e definição da abordagem até a análise dos resultados e elaboração de recomendações;

Desenvolver modelos preditivos e prescritivos para apoiar decisões relacionadas à concessão, cobrança, retenção e oferta, em conjunto com Modelagem e Risco de Crédito;

Analisar impactos de alterações em políticas de crédito, apoiando a leitura de safras, simulações e testes controlados;

Elaborar análises de mercado e concorrência, considerando tamanho de mercado, crescimento, participação, empregadores, setores e canais, apoiando a identificação de oportunidades de produto;

Documentar estudos e modelos de maneira reprodutível, contemplando perguntas de negócio, dados utilizados, códigos, premissas e resultados;

Automatizar análises e relatórios recorrentes, ampliando a eficiência e a escalabilidade das entregas;

Contribuir para a definição de métricas oficiais e regras de negócio em conjunto com Analytics Engineering.

Requisitos e qualificações:

Ensino superior completo em Estatística, Ciência de Dados, Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Economia e/ou áreas correlatas;

Experiência prévia como Cientista de Dados, Analista de Dados Sênior ou em funções relacionadas, preferencialmente em crédito, bancos ou fintechs;

Conhecimento avançado em Python para análise e modelagem de dados, utilizando pandas, scikit-learn, statsmodels ou equivalentes;

Conhecimento avançado emSQL;

Conhecimento sólido emestatística, incluindo inferência estatística, regressão, modelos de classificação, validação e interpretação de modelos;

Experiência no desenvolvimento e aplicação demodelos preditivos e prescritivos;

Conhecimento emGit e versionamento de código;

Será considerado diferencial: conhecimento em Snowflake, incluindo Notebooks, Snowpark e Snowflake ML, e Streamlit;

Será considerado diferencial: conhecimento em análise de sobrevivência, séries temporais, otimização ou inferência causal;

Será considerado diferencial: conhecimento de crédito Varejo, especialmente consignado privado ou INSS, ciclo de vida do contrato, cobrança e análise de safras;

Será considerado diferencial: experiência com modelos de propensão, retenção ou priorização de cobrança;

Será considerado diferencial: familiaridade com IA generativa aplicada à análise de dados;

Será considerado diferencial: conhecimento e experiência na leitura de dados do Bacen, RFB e bases setoriais.

Benefícios:

• Salário compatível com o mercado;
• Participação dos lucros e resultados;
• Vale Alimentação - com 13ª e 14ª cestas complementares;
• Vale Refeição;
• Assistência Médica e Odontológica;
• Auxílio Creche;
• Seguro de vida;
• Total Pass;
• Licença Maternidade/Paternidade estendida;
• Day Off Aniversário.