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Datarisk

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2017

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📣 Marketing

Consulting • Healthcare • Marketing

A Datarisk é uma empresa de ciência de dados e inteligência artificial que fornece uma plataforma de MLOps, Model-as-a-Service (MaaS), soluções de credit scoring e agentes de IA para ajudar as organizações a treinar, implantar e monitorar modelos de machine learning. Ela se concentra em melhorar a tomada de decisões e a gestão de riscos para instituições financeiras, fintechs e empresas de diversos setores (marketing, cadeia de suprimentos, análise de pessoas, varejo e saúde) ao entregar modelos preditivos hospedados na nuvem, scores de crédito especializados e serviços de consultoria. A Datarisk se posiciona como um fornecedor B2B SaaS de produtos e serviços orientados por machine learning e IA.

Descrição

• Entender problemas de negócio e definir hipóteses analíticas • Realizar análises exploratórias profundas (EDA) e gerar insights acionáveis • Construir e validar modelos estatísticos e de Machine Learning • Realizar feature engineering, avaliação e melhoria de modelos • Integrar soluções com engenharia de dados e tecnologia • Criar e realizar monitoramentos de modelos em produção • Documentar e comunicar resultados para áreas técnicas e de negócio • Para a posição sênior: tomar decisões técnicas autônomas • Para a posição sênior: conduzir projetos complexos e de alto impacto de ponta a ponta • Para a posição sênior: mentorar e revisar o trabalho de profissionais plenos/júniores • Para a posição sênior: comunicar e influenciar stakeholders de alto nível (Gerência/Diretoria)

🎯 Requisitos

• Formação em Matemática, Estatística, Ciência de Dados ou Engenharias • Mestrado/doutorado em áreas correlatas é desejável • Conhecimento sólido em Python (pandas, numpy, scikit-learn) • Conhecimento sólido de modelagem preditiva, estatística e métricas de avaliação • SQL avançado para análise e transformação de dados • Experiência com deploy/monitoramento de modelos em produção • Forte capacidade de code review, padrões de código, testes e boas práticas • Capacidade de adaptar a linguagem e comunicar resultados técnicos para clientes não-técnicos • Diferenciais: experiência com modelos de crédito, cobrança e fraude • Diferenciais: experiência em consultoria ou múltiplos domínios de negócio • Diferenciais: experiência com pipelines distribuídos (Spark/Databricks) • Diferenciais: proficiência em cloud (AWS, Azure ou GCP) • Diferenciais: vivência com MLOps (MLflow, Kubeflow, SageMaker etc.) • Diferenciais: NLP, IA generativa ou análise de dados não estruturados • Diferenciais: experiência com mentoria e liderança técnica, especialmente para sênior

🏖️ Benefícios

• Flexibilidade: time remoto, com possibilidade de trabalhar onde quiser • Plano de saúde e odontológico Bradesco • Wellhub (antiga Gympass) • Conexa Saúde & Psicologia Viva • Parceria Corporativa com a Open English, com descontos em cursos de Inglês & Espanhol • Caju: Auxílio Home Office • Recesso remunerado de 22 dias úteis/ano • Day off de aniversário • Modelo de contratação PJ