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Experian

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10.000+ funcionários

Fundada em 1996

💼 Consultoria

📣 Marketing

📦 Logística

Consulting • Marketing • Logistics

A Experian libera o poder dos dados para criar oportunidades para consumidores, empresas e a sociedade.

Descrição

• Apoiar a extração, organização e análise de dados de diferentes fontes para estudos e soluções de prevenção à fraude • Contribuir com atividades de preparação de dados e engenharia de atributos para construção de modelos analíticos • Participar do desenvolvimento, treinamento, validação e evolução de modelos de machine learning aplicados a biometria/liveness, device intelligence e detecção de fraude • Apoiar a disponibilização de modelos para ambientes de experimentação ou produção, com acompanhamento do time • Trabalhar em conjunto com times técnicos e áreas parceiras para transformar problemas de negócio em análises e soluções práticas • Contribuir com a estruturação e manutenção de pipelines e rotinas de dados que suportem o ciclo de vida dos modelos • Identificar oportunidades de melhoria em dados, processos e abordagens analíticas da área

🎯 Requisitos

• Formação em Ciência de Dados, Estatística, Computação, Engenharia ou áreas correlatas • Conhecimento em SQL para extração, manipulação e análise de dados • Conhecimento em modelagem estatística e machine learning • Vivência com preparação de dados, exploração analítica e engenharia de atributos • Interesse em atuar no ciclo de desenvolvimento de modelos, da análise à disponibilização • Boa base em engenharia de dados ou interesse em desenvolver essa capacidade no contexto de pipelines e fluxos analíticos • Curiosidade e vontade de aprender em ambiente técnico desafiador • Responsabilidade com entregas e atenção à qualidade • Boa comunicação para compartilhar aprendizados, dúvidas, resultados e riscos • Proatividade para buscar conhecimento e propor melhorias • Resiliência para lidar com iterações, testes e ajustes de abordagem • Postura profissional e colaboração com o time • Diferencial: conhecimento em Airflow para orquestração de pipelines • Diferencial: vivência ou contato com OCI • Diferencial: experiência acadêmica ou profissional com fraude, biometria, liveness, identidade digital ou device intelligence • Diferencial: participação em projetos de P&D, MVPs, POCs ou iniciação aplicada a modelos analíticos • Diferencial: conhecimento em integração entre ciência de dados e engenharia de dados

🏖️ Benefícios

• Employees can work remotely • Ambiente no qual pessoas possam equilibrar a carreira com seus compromissos e interesses pessoais • Foco no bem-estar • Great Place To Work™ recognition in 24 countries • Top Employers international certification • Reconhecimento como uma das melhores empresas para jovens profissionais • Glassdoor avaliação de 4,6