Última atualização: 3 de Novembro de 2026

Engenheria /Ciencias de Dados - Junior, Pleno e Senior | Remoto

Modelagem preditiva e analítica para o setor financeiro

🐥 Júnior 😎 Pleno 🧓🏽 Sênior 🌍 100% Remoto 🌟 Banco de Talentos

Via Inhire

Sobre

A Solutis está buscando talentos em Ciência de Dados para integrar um banco de talentos focado em projetos para um grande cliente do setor financeiro. O objetivo é construir modelos que apoiem decisões de negócio, com contratações previstas até dezembro de 2026. Esta é uma oportunidade para profissionais dos níveis Júnior, Pleno e Sênior.

Responsabilidades

Explorar, limpar e preparar dados, identificando padrões e inconsistências.
Construir, validar e explicar modelos analíticos e preditivos.
Traduzir necessidades do negócio em hipóteses, métricas e abordagem analítica.
Comunicar resultados para públicos não técnicos, com foco em impacto.
Documentar hipóteses e decisões, com uso ético dos dados e atenção à LGPD e a vieses.

Requisitos

Formação superior em Estatística, Ciência de Dados, Matemática, Economia, Engenharia, TI ou áreas correlatas.
Conhecimento em Python para dados (pandas, numpy) e visualização (matplotlib, seaborn, plotly).
Conhecimento em estatística e probabilidade aplicadas.
Conhecimento em machine learning supervisionado e não supervisionado.
Conhecimento em métricas de avaliação: RMSE/MAE, AUC, precision/recall, F1.
Conhecimento em SQL.
Conhecimento em Git e reprodutibilidade.
Para Cientista de Dados Júnior: Atuação em demandas de escopo bem definido, com orientação sobre abordagem, métricas e critérios de qualidade.
Para Cientista de Dados Júnior: Conhecimento em testes de hipótese, intervalos de confiança, correlação x causalidade.
Para Cientista de Dados Júnior: Noções de overfitting e underfitting.
Para Cientista de Dados Júnior: SQL básico/intermediário: JOIN, GROUP BY, agregações.
Para Cientista de Dados Júnior: Notebooks organizados e checklist de qualidade.
Para Cientista de Dados Pleno: Condução de projetos de ponta a ponta com autonomia, da pergunta ao modelo e à entrega.
Para Cientista de Dados Pleno: Conhecimento em modelagem preditiva, seleção de features e tuning.
Para Cientista de Dados Pleno: Conhecimento em testes A/B, amostragem e significância.
Para Cientista de Dados Pleno: SQL avançado e modelagem analítica (star schema).
Para Cientista de Dados Pleno: Conhecimento em deployment (APIs, batch scoring) e monitoramento de drift e viés.
Para Cientista de Dados Pleno: Conhecimento em boas práticas de engenharia: modularização, testes, logs.
Para Cientista de Dados Pleno: Conhecimento em Databricks, BigQuery ou Snowflake; cloud AWS, Azure ou GCP.
Para Cientista de Dados Sênior: Liderança de iniciativas complexas e estratégicas, definição de padrões do time e contribuição para o roadmap.
Para Cientista de Dados Sênior: Conhecimento em modelagem avançada: séries temporais, NLP, fraude/anomalia, recomendação, otimização.
Para Cientista de Dados Sênior: Conhecimento em MLOps: CI/CD, feature store, model registry, observabilidade.
Para Cientista de Dados Sênior: Conhecimento em causalidade: A/B robusto, quasi-experimentos, propensity score, DiD.
Para Cientista de Dados Sênior: Conhecimento em governança de modelos: explicabilidade, fairness, auditoria, compliance.
Para Cientista de Dados Sênior: Conhecimento em priorização por ROI e roadmap técnico; mentoria.

Desejáveis

Experiência no segmento de cooperativas de crédito.
Conhecimento em conceitos de negócio como churn, risco e segmentação.
Para Cientista de Dados Pleno: Conhecimento em SHAP/LIME.

Outras Informações

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