Sênior Data Scientist - SG08 - Indaiatuba/SP

Como um(a) Data Scientist para o Banco John Deere, você será responsável por desenvolver, validar e implementar modelos de análise preditiva visando acelerar os recursos de Ciência de Dados no Banco John Deere. Usará a Ciência e Análise de Dados para entender melhor os padrões, identificar oportunidades, prever a probabilidade de default relacionada ao risco de crédito, com o objetivo de subsidiar a alta administração da instituição nas suas decisões. Faça parte de uma equipe apaixonada por fazer a diferença aplicando técnicas de ciência e análise de dados para resolver problemas e impulsionar ações. Além disso, você será responsável por:

Principais Responsabilidades

• Participar de reuniões de parceiros de negócios, sessões de brainstorming e workshops para capturar objetivos de negócios e priorizar ações;
• Identificar as melhores técnicas analíticas que podem ser aplicadas visando alcançar os objetivos de negócios;
• Monitorar e aprimorar os modelos preditivos existentes;
• Trabalhar com pesquisa e inovação relacionadas à novas técnicas de modelagem estatística com foco em risco de crédito;
• Trabalhar em um ambiente altamente interativo visando identificar necessidades e garantir soluções alinhadas aos objetivos organizacionais.

Habilidades Que Você Precisa

• Graduação em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência de Dados, Economia, ou áreas relacionadas;
• Inglês avançado: possui vocabulário amplo, boa gramática, conduz reuniões, argumenta, negocia e ministra treinamentos;
• Proficiência em linguagens como SAS, Python e/ou R para análise e modelagem de dados;
• Sólidos conhecimentos em linguagem SQL e PySpark;
• Experiência comprovada no processo de desenvolvimento, validação e implementação de modelos de Application Credit Scoring, Behavior Scoring e/ou Collection Scoring;
• Colaborar na implementação de modelos em produção, estabelecendo processos de MLOps para monitoramento e manutenção contínua;
• Experiência com algoritmos de machine learning, incluindo mas não limitado a: regressão logística, árvores de decisão, ensemble models, redes neurais, análise de sobrevivência e etc;
• Conduzir análises ad-hoc visando suportar decisões estratégicas relacionados ao ciclo de crédito;
• Experiência com manipulação de dados estruturados e não estruturados;
• Capacidade demonstrada de comunicar insights analíticos complexos de uma forma claramente compreensível por não especialistas.

O Que Faz Destacar

• Experiência no desenvolvimento de modelos estatísticos voltados a risco de crédito (PD, LGD e EAD)
• Experiência na plataforma Databricks- Conhecimento de Cloud Computing (AWS)