Job Description
Atuação como gerente de ciências de dados e soluções de gestão de risco em um time focado no desenvolvimento de modelos e atributos para o agronegócio, bem como em atividades relacionadas a apresentações técnicas para clientes, realização de análises e backtests, preparação de estudos para o mercado, auxiliar em automatizações, respondendo ao gerente executivo de ciências de dados da unidade de negócios.
Responsabilidades:
- Garantir visão integral do módulo dentro do contexto maior do Agro.
- Garantir alinhamento entre visão estratégica / gerencial e a tática / técnica.
- Gerenciar o roadmap e backlog, garantindo sua execução junto a stakeholders.
- Orientar o Lead Data Scientist e demais cientistas de dados quanto às atividades, faseamento e prioridades do roadmap.
- Melhorar processos e interfaces em alinhamento com os demais times Agro Data Science e Produtos.
- Contribuir para o desenvolvimento técnico e de soft skills, além da qualidade de vida do time.
- Traduzir os valores do negócio para a língua de ciência de dados e vice-versa.
Qualifications
Obrigatório:
- Experiência de hands-on, liderança de times e atividades de ciência de dados.
- Experiência de pesquisa em nível de mestrado em Estatística, Ciências da Computação, Matemática, Física, Engenharia, Agronomia ou áreas correlatas.
- Outros candidatos com currículo excepcional (e.g. iniciação científica, portfolio de projetos, premiações em competições etc) também serão considerados.
- Conhecimento e experiência em métodos de Machine Learning e Data Science, principalmente com modelagem de respostas binárias e algoritmos específicos de aprendizagem como Boosting e Random Forest, incluindo aprendizagem supervisionada (regressão e classificação), não supervisionada (clustering e redução dimensional), e conhecimento de métricas de performance de modelos (Gini, ROC, KS, Precision, Recall, F1, Accuracy, etc).
- Fluência em Python (jupyter, numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn etc).
- Inglês avançado (leitura, escrita e compreensão oral).
Desejável:
- Experiência com modelagem de risco de crédito.
- Doutorado.
- Experiência acadêmica ou profissional em Agronegócio.
- Experiência com processamento de imagens e sensoriamento remoto.
- Experiência com engenharia de software e engenharia de Machine Learning.
- Conhecimento em Hadoop, Spark/Pyspark, Pig etc.
- Conhecimento em ambiente Cloud (preferencialmente AWS).
- Conhecimento em Scala ou Java.
- Espanhol e inglês fluente.
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