Cientista de Dados Júnior (Análise de Risco na Educação)

confidential; United States; Remote; USD 8,200 - 14,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente colaborativo

Trabalho 100% remoto

Conexão global

Apoio à saúde física

Saúde mental Team Care

Contratação estável

Job summary

Sylision, empresa de tecnologia educacional, busca Cientista de Dados Júnior para analisar inadimplência em educação. O trabalho é 100% remoto, com contratação CLT ou PJ. Formação em estatística, computação ou áreas afins.

Você explorará dados de contratos, pagamentos e cursos usando Python, SQL e técnicas simples de risco. Você apresentará resultados de forma simples ao financeiro, aprenderá com revisões e não decidirá sozinho.

Qualifications

• Formação em andamento ou concluída em estatística, computação, engenharia, economia ou área próxima.
• Python com Pandas e scikit-learn e SQL para consultar e juntar tabelas.
• Fundamentos de estatística: distribuição, correlação, teste de hipótese.
• Disposição para duvidar do próprio resultado e testar.
• Capacidade de explicar a análise de forma simples para quem não é de dados.

Responsibilities

• Explorar os dados de contratos e pagamentos em Python e SQL, identificando erros e lacunas.
• Montar variáveis de comportamento de pagamento sem usar informação do futuro.
• Treinar um modelo de risco simples e comparar com uma regra de base.
• Validar por período e interpretar curvas e métricas como AUC e taxa de captura.
• Analisar vieses e variáveis que não deveriam entrar no modelo.
• Propor um teste simples para medir se a ação de contato reduz o atraso.
• Documentar a análise em notebook claro e apresentar as conclusões à área financeira.

Skills

Pensamento crítico

Boa comunicação

Trabalho em equipe

Curiosidade estatística

Education

Formação em andamento ou concluída em estatística, computação, engenharia, economia ou área próxima

Tools

Python

Pandas

scikit-learn

SQL

Jupyter

Git

Job description

Vaga aberta de Cientista de Dados Júnior (Análise de Risco na Educação). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: junior.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

Uma instituição de ensino oferece mensalidade parcelada e programa de financiamento próprio. Parte dos alunos atrasa ou deixa de pagar, e a cobrança só começa quando o prejuízo já aconteceu. Você vai ajudar a responder uma pergunta de negócio: quais perfis têm maior risco de inadimplência e que ação reduz esse risco sem expulsar bons pagadores?

O trabalho começa por entender os dados: contratos, histórico de pagamento, curso, forma de ingresso, bolsas. Depois vêm análise exploratória, um modelo simples de risco (regressão logística, por exemplo) e uma validação honesta, separando treino e teste por período. A parte menos confortável é questionar o resultado, porque correlação com baixa renda não é causa, e o uso de certas variáveis pode ser injusto.

Você apresenta ao financeiro um resultado em linguagem simples: quem está em risco, com que confiança e qual teste de ação se recomenda. Aprende com revisão frequente de uma pessoa mais experiente, e ninguém espera que você decida sozinho.

O que você vai fazer:

• Explorar os dados de contratos e pagamentos em Python e SQL, achando erros e lacunas
• Montar variáveis de comportamento de pagamento sem usar informação do futuro
• Treinar um modelo de risco simples e comparar com uma regra de base
• Validar por período e interpretar curvas e métricas, como AUC e taxa de captura
• Avaliar viés e variáveis que não deveriam entrar no modelo
• Propor um teste simples para medir se a ação de contato reduz o atraso
• Documentar a análise em notebook claro e apresentar as conclusões à área financeira

Requisitos:

• Formação em andamento ou concluída em estatística, computação, engenharia, economia ou área próxima, ou projeto próprio de análise
• Python com Pandas e scikit-learn
• SQL para consultar e juntar tabelas
• Fundamentos de estatística, como distribuição, correlação e teste de hipótese
• Disposição para duvidar do próprio resultado e testar
• Clareza para explicar uma análise a quem não é de dados

Diferenciais:

• Projeto próprio ou competição com dados de crédito
• Noção de scorecard e de risco de crédito
• Contato com Jupyter e boas práticas de notebook
• Conhecimento de explicabilidade de modelos
• Interesse em justiça e ética em modelos que afetam pessoas

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. O trabalho tem revisão semanal de análise com uma pessoa mais experiente, e cada conclusão é registrada com os dados usados, para outra pessoa conseguir repetir o resultado. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

Benefícios oferecidos pela empresa contratante:

• Ambiente colaborativo, com senso de comunidade e conquistas celebradas em equipe
• Trabalhe de qualquer lugar, com liberdade e flexibilidade
• Conexão global: convivência com times de diferentes países e culturas
• Apoio à saúde física com TotalPass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

Tecnologias envolvidas:

• Python
• Pandas
• scikit-learn
• SQL
• Estatística
• Jupyter
• Git
• Análise de risco

Seus dados: tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.