Modelo
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A combinar
Efetivo/CLT
Req55861 - Pessoa gerente cientista de dados modelagem - 4335 - Crédito Sobre o bradesco: Pensamos em estratégias que sejam capazes de criar oportunidades para a realização das pessoas e para o desenvolvimento sustentável de empresas e sociedade. Ao longo de oito décadas, com pioneirismo e inovação, contribuímos com a democratização do acesso aos serviços bancários no brasil e fomos além, nos tornamos um dos maiores grupos financeiros da américa latina. Suas atividades com a gente envolvem: Gerenciar uma equipe de cientistas de dados, supervisionando seu desenvolvimento, desempenho e resultados. Manter comunicação estreita com a liderança sênior para alinhar as entregas da equipe ao planejamento estratégico da área de crédito. Gerenciar projetos de desenvolvimento de modelos e algoritmos, incluindo regressão, machine learning, entre outros. Colaborar com diversos departamentos internos para garantir a sinergia e eficiência das entregas. Assegurar a conformidade com a governança em sua totalidade, interagindo com áreas de controle/auditoria internas e externas. Definir e disseminar boas práticas, contribuindo para a consolidação da cultura data-Driven e buscando inovação constante em dados e algoritmos. Para essa oportunidade você precisa: Graduação completa em estatística, matemática, engenharias ou áreas correlatas. Experiência comprovada em gestão de equipes de ciência de dados. Habilidade para gerenciar múltiplos projetos, com equipes multidisciplinares, garantindo o atingimento de objetivos e prazos. Conhecimento avançado de estatística e machine learning. Experiência sólida no desenvolvimento de soluções analíticas avançadas, lidando com grandes volumes de dados. Domínio avançado de programação em sql e python/spark, com uso de bibliotecas de ciência de dados como pandas, scikit-Learn, matplotlib, etc. Conhecimento sólido do ciclo de crédito e produtos bancários. Experiência em metodologias ágeis de desenvolvimento. Diferenciais: Pós-Graduação em áreas correlatas à ciência de dados. Experiência em desenvolvimento de modelos de risco de crédito. Experiência em programação em sas. Implantação/deployment de algoritmos de machine learning. Familiaridade com sistemas de controle de versão como github, bitbucket, etc. Fluência em inglês.
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