Nosso cliente é um líder global no setor de consultoria e desenvolvimento de soluções para impulsionar a transformação digital da indústria financeira. São parceiros estratégicos de fintechs, bancos, seguradoras, empresas de pagamento digitais e altos executivos. Nosso cliente está presente em 13 países: Estados Unidos, Brasil, Argentina, Chile, Uruguai, México, Equador, Colômbia, Venezuela, Peru, Panamá, Inglaterra e Espanha.Algumas das empresas que trabalham com eles: Microsoft, Google, Mastercard, Credicorp Bank, Zurich, Geidea, Sura, Binaria, Santander, Bind, C6, Superdigital, PagoNxt, Assegur, Coopeuch, Adtomic, Argentina Virtual.Reconhecimentos:Startup of the Year, Microsoft.World Class Technology Startup, The New York News.Top 10 Fintech Provider, CFO Tech Outlook.Top Digital Consulting Service Firm, CIO Outlook.REMUNERAÇÃOBRL 15K/mês (PJ)MODELO DE TRABALHORemotoDESCRIÇÃO DA VAGA Analisar grandes conjuntos de dados para extrair insights relevantes;Desenvolver modelos preditivos, alinhados com as necessidades dos times de produto;Pesquisar e propor novas metodologias de modelagem compatíveis com o projeto;Relacionar continuamente com áreas de interface de modo a manter todos os stakeholders comunicados e informados;Propor estudos e indicadores de impacto a saúde do negócio e relacionados ao sucesso do associado;Acompanhar o ciclo de vida dos modelos, incluindo implantação, monitoramento e governança;Ser um promotor da ciência de dados, compartilhando e expandindo o conhecimento e trabalhando na cultura de dados da organização.REQUISITOS E QUALIFICAÇÕESTer experiência prévia com Machine Learning ou Modelagem Estatística;Trabalhar bem em equipes multidisciplinares;Experiência com Python;Preferência para graduação em área quantitativa como Computação, Economia, Engenharias, Estatística, Matemática e afins;Desejável experiência com Ciência de Dados aplicada a Meios de Pagamento (Cartões, Pix, Cheques);Desejável experiência com Databricks;Experiência com Processamento de Linguagem Natural é um diferencial;Experiência com Visão Computacional é um diferencial;Experiência com MLOps é um diferencial.#J-18808-Ljbffr