[Job - 29613] Data Scientist, Brazil

🕒 Maio 28

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 45%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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CI&T

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5001 - 10000 funcionários

Fundada em 1995

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📣 Marketing

💰 $5.500.000 Venture Round em 2014-04

Consulting • Healthcare • Marketing

CI&T é especialista global em transformação tecnológica, ajudando organizações a trilhar sua jornada tecnológica. Com serviços que vão de modernização de aplicações e soluções em cloud a data analytics com IA e experiência do cliente, a CI&T capacita negócios a acelerar o crescimento e maximizar a eficiência operacional. A empresa enfatiza design de produtos digitais, consultoria estratégica e experiências imersivas, assegurando um suporte robusto para empresas de diversos setores.

Descrição

• Desenvolvimento de Modelos Preditivos: Desenvolver modelos de propensão a default utilizando técnicas de ML tradicional (classificação binária, modelos ensemble como Random Forest, Gradient Boosting e equivalentes), com foco em precisão, recall e estabilidade em produção. • Seleção e Engenharia de Features: Conduzir análise exploratória de dados (EDA), identificar e selecionar variáveis relevantes a partir de dados contratuais estruturados e, progressivamente, incorporar variáveis externas (clima, safra, cenário macroeconômico, dados de recuperação judicial e fontes de notícias). • Experimentação no Databricks: Desenvolver e versionar experimentos de modelagem utilizando Databricks e MLflow, garantindo rastreabilidade de runs, parâmetros, métricas e artefatos de modelos ao longo dos ciclos iterativos. • Validação e Avaliação de Modelos: Projetar e executar estratégias robustas de validação (cross-validation, backtesting temporal, análise de estabilidade de score) garantindo que os modelos performem de forma confiável em janelas de projeção crescentes (3, 6 e 12 meses). • Ciclos Iterativos de Melhoria: Participar ativamente dos ciclos iterativos de refinamento do modelo — a cada sprint, incorporar novas variáveis, reavaliar performance e documentar aprendizados na Base de Conhecimento do programa. • Colaboração com Engenharia de Dados: Trabalhar em estreita parceria com os Data Engineers para garantir que os pipelines de dados alimentem corretamente os modelos, e que as saídas dos modelos (scores, projeções, alertas) sejam disponibilizadas nas camadas corretas da plataforma. • Comunicação de Resultados: Traduzir resultados técnicos dos modelos para linguagem de negócio, apoiando o Data Strategist na comunicação com stakeholders do cliente (superintendências, crédito, liderança). • Documentação Técnica: Documentar metodologias, decisões de modelagem e resultados em formatos estruturados que alimentem a Base de Conhecimento e possam ser consumidos por agentes de IA em fases subsequentes. • Monitoramento em Produção: Acompanhar a performance dos modelos em produção, identificar desvios de distribuição (data drift, concept drift) e propor ações corretivas ou re-treinamentos.

🎯 Requisitos

• Experiência sólida em ciência de dados com foco em modelagem preditiva para problemas de negócio em produção • Experiência comprovada com modelos de classificação e ensemble (Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost ou equivalentes) em contextos de crédito, risco ou detecção de anomalias • Experiência com Databricks para desenvolvimento, experimentação e versionamento de modelos (Delta Lake, MLflow, Spark MLlib ou bibliotecas equivalentes em ambiente distribuído) • Sólido domínio de seleção de features, tratamento de dados desbalanceados e estratégias de validação temporal para modelos de risco • Experiência em análise e modelagem de dados no ecossistema AWS (S3, Athena, SageMaker ou serviços equivalentes de ML gerenciado em nuvem) • Capacidade de comunicar resultados e limitações de modelos para audiências não técnicas, com clareza e orientação para decisão de negócio • Experiência no setor de serviços financeiros (crédito, risco, inadimplência ou similares)

🏖️ Benefícios

• Plano de saúde e odontológico; • Vale alimentação e refeição; • Auxílio-creche; • Licença parental estendida; • Parceria com academias e profissionais de saúde e bem-estar via Wellhub (Gympass) TotalPass; • Participação nos Lucros e Resultados (PLR); • Seguro de Vida; • Plataforma de aprendizagem contínua (CI&T University); • Clube de descontos; • Plataforma online gratuita dedicada à promoção da saúde física, mental e bem-estar; • Curso gestante e parentalidade responsável; • Parceria com plataformas de cursos online; • Plataforma para aprendizagem de idiomas; • E muitos outros