Cientista de Dados Sr

Vaga não está no LinkedIn

🔥 0 minutos atrás

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

Configurar Alerta de Email para Novas Vagas

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo

Nagro Crédito Agro

SiteLinkedInTodas as Vagas

51 - 200 funcionários

Fundada em 2016

🌾 Agricultura

💳 Fintech

💸 Finanças

Agriculture • Fintech • Finance

A Nagro Crédito Agro é uma fintech brasileira focada em fornecer soluções de crédito e financiamento 100% digitais, direcionadas a produtores rurais e ao agronegócio. A empresa utiliza algoritmos e inteligência artificial para analisar perfis de crédito individualizados e oferecer decisões de crédito rápidas (geralmente em até 48 horas), disponibilizando produtos de empréstimo personalizados, onboarding digital e um forte enfoque na gestão de relacionamento com agricultores. A Nagro atua como correspondente bancário e originadora de fundos de investimento em recebíveis agrícolas, em parceria com instituições financeiras licenciadas, em vez de operar como banco.

Descrição

• Desenvolver modelos de risco de crédito que ampliem a capacidade de análise e concessão no Agronegócio • Definir abordagens técnicas, stacks e padrões para desenvolvimento de modelos e pipelines analíticos • Documentar e comunicar resultados de forma clara e acionável para diferentes públicos e stakeholders • Conduzir apresentações e ciclos de feedback com clientes internos e externos • Colaborar com times de Engenharia e Produto para entender necessidades e identificar oportunidades de melhoria sob a ótica da modelagem • Explorar novas variáveis e fontes de dados para aumentar o poder preditivo dos modelos • Avaliar e adotar novas técnicas e tecnologias que elevem a eficiência e precisão das soluções de risco • Monitorar o alinhamento entre decisões técnicas em ciência de dados e objetivos do negócio • Ser referência técnica para cientistas de dados e analistas, apoiando escolhas metodológicas e revisões de código e modelo • Liderar a evolução da arquitetura de modelos de risco, cobrindo features, validação, monitoramento e MLOps • Avaliar trade-offs entre complexidade, performance, interpretabilidade e governança dos modelos • Apoiar o planejamento técnico de iniciativas analíticas de médio e longo prazo

🎯 Requisitos

• Sólido domínio de Machine Learning aplicado a problemas reais de risco e crédito, incluindo validação de modelos, controle de viés, estabilidade temporal e explicabilidade • Experiência prática em engenharia de features e avaliação de impacto de variáveis em ambiente de produção • Capacidade de revisar, refatorar e elevar a qualidade de código analítico, com foco em eficiência e reprodutibilidade • Vivência em modelagem de risco de crédito • Participação em decisões de arquitetura analítica envolvendo dados, modelos e pipelines • Domínio em consulta e manipulação de bases de dados para construção e validação de modelos • Familiaridade com Git e Bitbucket • Comunicação clara e objetiva para apresentar resultados técnicos a diferentes públicos • Capacidade de atuar com autonomia e colaboração em times multidisciplinares • Diferenciais: experiência com engenharia de software e ML Engineering; visão crítica sobre LLMs e agentes de IA; vivência em ambientes ágeis; conhecimento em Node ou Java; Hadoop, Spark/PySpark ou Polars; familiaridade com Cloud, preferencialmente GCP • Graduação

🏖️ Benefícios

• Vale Refeição/Alimentação • Wellhub (Gympass) • Uniodonto • Cartão Flexível • Auxílio-Creche • Seguro de Vida • Auxílio Idioma • Pet Life e Dog Life • English Pass • Unimed