Cientista de Dados FBS (Soluções para Clientes e Agentes)

Vaga não está no LinkedIn

🔥 12 minutos atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 18%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Por que essa pontuação:

• Publicada recentemente.
• As vagas desta empresa costumam ser preenchidas em 224 dias.
• Sem salário divulgado.

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Capgemini

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10.000+ funcionários

Fundada em 1967

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📦 Logística

Consulting • Healthcare • Logistics

A Capgemini é líder global em parceria com empresas para transformar e gerenciar suas operações aproveitando o poder da tecnologia. Com expertise em uma ampla gama de setores, como aeroespacial, automotivo, bancário e saúde, a Capgemini oferece um portfólio de serviços em constante evolução para atender às necessidades, em constante mudança, de seus clientes. Suas ofertas incluem Cloud, cibersegurança, dados e inteligência artificial (IA), e gestão empresarial, entre outras. A Capgemini também enfatiza inovação e sustentabilidade, ajudando as empresas a alcançar a transformação digital enquanto promove a responsabilidade ambiental e social. Além disso, a Capgemini oferece oportunidades de carreira em diversos níveis e profissões, incentivando a inovação e a diversidade em sua força de trabalho.

Descrição

• Desenvolver e implementar modelos de analytics preditivo e prescritivo para apoiar iniciativas de negócio relacionadas a clientes e agentes. • Aplicar técnicas de machine learning, análise estatística e data mining para solucionar problemas de negócio complexos. • Analisar grandes conjuntos de dados para identificar tendências, oportunidades e recomendações práticas. • Projetar, desenvolver e manter soluções analíticas escaláveis e prontas para produção. • Trabalhar em parceria com stakeholders do negócio para transformar objetivos empresariais em abordagens analíticas e métricas de sucesso. • Colaborar com as equipes de Data Engineering, TI e Analytics na implementação e otimização de modelos. • Utilizar boas práticas de ML Ops, controle de versão e padrões de documentação de código. • Apresentar descobertas e recomendações para públicos técnicos e não técnicos. • Apoiar iniciativas de retenção de clientes, atendimento, desempenho operacional, otimização de leads e eficácia de agentes. • Orientar membros juniores da equipe e contribuir para as melhores práticas de analytics.

🎯 Requisitos

• Graduação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Business Analytics, Ciência da Computação ou área quantitativa relacionada. • Mais de 3 anos de experiência em Data Science, Advanced Analytics, Machine Learning ou área relacionada. • Experiência com Python (preferencialmente de 4 a 6 anos). • Experiência com SQL avançado (preferencialmente 7 anos ou mais). • Experiência com GitHub (preferencialmente de 1 a 3 anos). • Experiência com o pacote Microsoft Office (preferencialmente 7 anos ou mais). • Conhecimento ou experiência com Databricks (preferencialmente de 1 a 3 anos). • Experiência intermediária em Machine Learning. • Experiência intermediária em análise estatística, testes de hipóteses e estatística descritiva. • Experiência no desenvolvimento e na tradução de soluções analíticas em resultados de negócio. • Fluência em inglês para comunicação. • Autorização legal local válida para trabalhar no país onde a vaga está baseada no momento da contratação. • Diferencial: mestrado em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Analytics ou área relacionada. • Diferencial: experiência nos setores de seguros P&C, bancário, serviços financeiros ou em segmentos altamente regulados similares. • Diferencial: experiência no suporte a operações de atendimento ao cliente ou ambientes de call center. • Diferencial: experiência com otimização de roteamento de chamadas, otimização da força de trabalho ou analytics de contact center. • Diferencial: conhecimento de Databricks e de plataformas modernas de analytics baseadas em cloud. • Diferencial: conhecimento de ML Ops, GitHub e gerenciamento do ciclo de vida de implementação de modelos. • Diferencial: experiência no desenvolvimento de modelos de classificação e outros modelos de aprendizado supervisionado.

🏖️ Benefícios

• Remuneração competitiva e bônus baseado em desempenho • Pacote abrangente de benefícios: vales-alimentação, fundos de poupança, SGMM etc. • Oportunidades de desenvolvimento de carreira e treinamentos • Cultura de trabalho dinâmica e inclusiva em um grupo globalmente renomado • Seguro de saúde privado • Plano de previdência • Folgas remuneradas • Treinamento e desenvolvimento

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