Cientista de Dados SR

O AgRisk é um HUB completo de inteligência que reúne dados, tecnologia, governança e análise para apoiar todas as etapas da jornada do crédito agro. Como solução pioneira no setor, estabelece um novo padrão de eficiência, simplicidade e precisão, tornando as decisões mais rápidas, seguras e consistentes para equipes de risco, crédito, compliance e inteligência.

Principais soluções do Hub:

• AgRisk: Integra dados de restritivos nacionais ao fluxo de análise de crédito, permitindo a leitura estruturada de inadimplência, histórico de pagamentos e sinais de risco ao longo da jornada decisória. As informações são consolidadas em um único ambiente e utilizadas como apoio para decisões de crédito mais consistentes, sempre em conjunto com dados financeiros, jurídicos e comportamentais.

• AgFlow: É uma a esteira de crédito responsável por estruturar e organizar a jornada de análise e decisão de crédito, do cadastro à formalização.

• CredAcademy: Capacitação para profissionais que buscam autoridade sobre o crédito agro.

O que você irá fazer ?

• Desenvolver modelos de risco de crédito que ampliem a capacidade de análise e concessão no Agronegócio.

• Definir as abordagens técnicas, stacks e padrões para o 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 contínuo entre as decisões técnicas em ciência de dados e os 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.

O que esperamos de você ?

• 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.

Diferenciais

• Experiência com engenharia de software e ML Engineering.

• Visão crítica sobre o uso de LLMs e agentes de IA como parte de uma estratégia analítica.

• Vivência em ambientes ágeis com foco em entrega contínua de valor.

• Conhecimento em outras linguagens de programação, como Node ou Java.

• Experiência com ferramentas de processamento de dados em larga escala como Hadoop, Spark/PySpark ou Polars.

• Familiaridade com ambientes Cloud, preferencialmente GCP.