
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.
🕒 Agosto 12
🗣️🇧🇷🇵🇹 Português obrigatório
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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.
• Desenvolver modelos de risco de crédito para ampliar 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 para elevar a eficiência e precisão das soluções de risco. • Monitorar o alinhamento entre decisões técnicas em ciência de dados e objetivos do negócio. • Atuar como 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. • Desenvolver soluções de inteligência para apoiar etapas da jornada do crédito agro no AgRisk, HUB da Nagro.co que reúne dados, tecnologia, governança e análise.
• 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 ferramentas de controle de versão como Git e Bitbucket. • Comunicação clara e objetiva para apresentar resultados técnicos a diferentes públicos. • Capacidade de atuar com autonomia e colaboração em times multidisciplinares. • Graduação. • 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; experiência com Hadoop, Spark/PySpark ou Polars; familiaridade com Cloud, preferencialmente GCP.
• Vale Refeição/Alimentação • Wellhub (Gympass) • Uniodonto • Cartão Flexível • Auxilio Creche • Seguro de Vida • Auxilio Idioma • Pet Life e Dog Life • English Pass • Unimed • CLT ou PJ
Candidatar-se🕒 Agosto 10
Cientista de Dados II desenvolvendo modelos estatísticos e de machine learning para decisões data-driven na Solar Coca-Cola. Criando produtos de dados e análises para reduzir riscos e identificar oportunidades de negócio.
🗣️🇧🇷🇵🇹 Português obrigatório
🕒 Agosto 8
Cientista de Dados Sênior sustentando modelos de IA na Vetta, empresa de digitalização industrial. Monitorando produção, resolvendo incidentes e aprimorando soluções de Machine Learning e Deep Learning.
🗣️🇧🇷🇵🇹 Português obrigatório
🕒 Agosto 6
Especialista em Data Science liderando a Feature Store e plataforma de ML da Compass UOL. Projetando pipelines, tabelas Iceberg e serving Redis para organizações orientadas por IA.
🗣️🇧🇷🇵🇹 Português obrigatório
🕒 Agosto 6
Cientista de Dados desenvolvendo modelos e pipelines MLOps antifraude para a fintech Asaas. Produtizando inferência em tempo real e batch para escalar transações e gerar impacto mensurável.
🗣️🇧🇷🇵🇹 Português obrigatório
🕒 Agosto 5
Cientista de Dados desenvolvendo Graph Neural Networks para mapear riscos em redes corporativas do Itaú. Industrialização de modelos para sistemas de decisão de crédito.
🗣️🇧🇷🇵🇹 Português obrigatório