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Analista Pleno em Ciência de dados

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Somos um dos maiores bancos privados do Brasil, conforme o ranking do Banco Central. E temos muito orgulho em dizer que, pelo segundo ano consecutivo,

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Somos um dos maiores bancos privados do Brasil, conforme o ranking do Banco Central. E temos muito orgulho em dizer que, pelo segundo ano consecutivo, fomos reconhecidos como a melhor instituição financeira para trabalhar no Brasil, segundo o ranking da GPTW 2025! Também recebemos o selo de Diversidade na categoria Mulher, reforçando nosso compromisso com a equidade.

Nossa cultura acontece de verdade: sendo simples, corretos, parceiros e corajosos. Valorizamos as relações, a inovação e um ambiente leve, cada vez mais colaborativo e com intencionalidade no avanço da diversidade e inclusão.

Estamos em constante evolução e construímos #parcerias de sucesso para entregarmos nosso propósito de tornar mais tranquila a vida financeira de pessoas e empresas.

Se identificou? Então venha trabalhar com a gente!

Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados para integrar nosso time e atuar em projetos estratégicos que transformam dados em soluções inteligentes.

🎯 O que esperamos de você

Formação sólida em métodos quantitativos (Economia, Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou Física)
Pós-graduação nessas áreas será um diferencial
Conhecimento em modelagem estatística e machine learning
Experiência em:
- Manipulação e análise de grandes volumes de dados
- Ferramentas cloud
- Linguagens de programação como Python, R, SQL, Spark
Habilidade em comunicar insights complexos de forma clara e assertiva
Colaboração com times multidisciplinares
Proatividade em testar novos métodos quantitativos (estatísticos, econométricos etc.)

📌 Dia a dia na área

Coleta e tratamento de dados: extração, limpeza e transformação para garantir qualidade e consistência
Análise exploratória (EDA): identificação de padrões, tendências e insights
Desenvolvimento de modelos: criação e treinamento de modelos estatísticos e de machine learning
Validação e otimização: ajuste de hiperparâmetros e avaliação de desempenho
Monitoramento de modelos: acompanhamento em produção, identificação de drifts e retraining
Automação de processos: construção de pipelines automatizados
Documentação: registro detalhado de modelos, processos e decisões
Visualizações e relatórios: dashboards e apresentações para comunicar resultados
Colaboração: trabalho conjunto com engenharia de dados, MLOps, negócios e tecnologia
Aprendizado contínuo: atualização em novas técnicas, ferramentas e tendências