CO - Cientista de Dados Sênior - 229

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Thaloz

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51 - 200 funcionários

☁️ SaaS

🤝 B2B

🏢 Corporativo

SaaS • B2B • Enterprise

A Thaloz é uma empresa de consultoria em tecnologia e outsourcing, focada no desenvolvimento de produtos cloud-native e na terceirização de equipes de engenharia. Ela oferece soluções de desenvolvimento de software sob medida, aproveitando talentos de alto nível da América Latina. A Thaloz fornece uma variedade de serviços, como desenvolvimento de produtos customizados, staff augmentation e soluções corporativas. Sua abordagem enfatiza uma consultoria centrada em pessoas e uma cultura de trabalho remoto, garantindo a integração sem atritos de profissionais de TI qualificados nos projetos dos clientes. Com expertise em diversas tecnologias, a Thaloz oferece suporte end-to-end, da estratégia ao lançamento, promovendo comunicação e colaboração fluidas.

Descrição

• Projetar e executar experimentos de ciência de dados, incluindo análise causal, testes A/B e avaliação offline. • Desenvolver, avaliar e iterar modelos preditivos para score de crédito/risco, previsão de receita e desempenho de políticas. • Ser responsável pelo desempenho e monitoramento dos modelos: definir métricas de sucesso, investigar deriva (drift) e promover melhorias na qualidade dos dados e na confiabilidade das features. • Trabalhar em parceria com Engenharia de Produto para colocar modelos e análises em produção, com ênfase em confiabilidade, reprodutibilidade e manutenibilidade. • Realizar análise exploratória de dados, engenharia de features e validação robusta em dados do mundo real, heterogêneos e ruidosos. • Comunicar insights e recomendações de forma clara a stakeholders técnicos e não técnicos por meio de documentação e apresentações. • Aprimorar padrões analíticos, práticas de code review e documentação para elevar a qualidade técnica. • Mentorar e apoiar membros da equipe por meio de pair programming, feedback e compartilhamento de boas práticas.

🎯 Requisitos

• 5+ anos de experiência profissional em ciência de dados, machine learning aplicado ou em uma função quantitativa relacionada. • Sólidas bases em estatística e experimentação, incluindo testes de hipótese, raciocínio causal e desenho de avaliações. • Experiência comprovada em construir e entregar modelos preditivos (classificação, regressão, séries temporais) e em medir impacto no mundo real. • Sólida proficiência em Python e SQL e conforto em trabalhar com fluxos de dados de produção. • Experiência em definir métricas de sucesso, alinhar com stakeholders e entregar resultados de ponta a ponta. • Fortes habilidades de comunicação escrita e abordagem pragmática para ambientes dinâmicos. • Experiência em responsabilizar-se pelo desempenho de modelos, monitorar deriva (drift) e melhorar a confiabilidade das features. • Desejável • Experiência com risco de crédito, underwriting, sinais de fraude/risco ou previsão financeira. • Experiência com ferramentas modernas de dados e data warehouses como BigQuery ou Snowflake e frameworks de transformação como dbt. • Familiaridade com padrões de MLOps (deploy de modelos, monitoramento, feature stores, orquestração) e ambientes em nuvem. • Experiência com fontes de dados de terceiros heterogêneas e ruidosas (dados bancários, plataformas de e-commerce, sinais de marketing).