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Descrição da Vaga
Buscamos um(a) Cientista de Dados Sênior para criar, implementar e documentar um modelo de propensão que apoie a oferta de produtos no momento da cotação de um seguro. O objetivo é identificar, em tempo de cotação, a probabilidade de aceitação de produtos adicionais pelo cliente, permitindo ofertas mais assertivas e aumento da conversão.
Responsabilidades
- Realizar análise exploratória dos dados de cotação, clientes e histórico de aceitação de produtos.
- Construir features relevantes (feature engineering) a partir das bases disponíveis para prever propensão de compra.
- Desenvolver, treinar e validar o modelo de propensão (classificação / escore de probabilidade).
- Avaliar o desempenho com métricas adequadas ao caso de uso (AUC/ROC, KS, lift, recall/precision e calibração das probabilidades).
- Implementar o modelo em produção, viabilizando o escore no fluxo de cotação (batch ou tempo real, conforme arquitetura definida).
- Documentar o modelo de ponta a ponta: metodologia, premissas, variáveis, limitações, critérios de aceitação e governança (model card / documentação técnica).
- Garantir segurança, confidencialidade e conformidade no tratamento dos dados, conforme políticas internas e normas de governança.
- Apoiar o monitoramento do modelo e definir rotina de retreino, caso o escopo seja estendido.
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Requisitos
- ✓Proficiência em Python (pandas, scikit-learn e bibliotecas de ML) e SQL para manipulação e processamento de dados
- ✓Experiência prática em modelagem preditiva / propensão (classificação, estimativa de probabilidade), com domínio de feature engineering e avaliação de modelos
- ✓Experiência com Databricks (notebooks, análise e desenvolvimento de modelos em ambiente distribuído / Spark)
- ✓Experiência com cloud Azure, especialmente Azure Data Lake e Databricks
- ✓Conhecimento em bancos de dados relacionais (SQL Server)
- ✓Fundamentos sólidos de estatística e de boas práticas de data quality e governança
- ✓Noções de MLOps para colocar o modelo em produção (versionamento, deploy e monitoramento; MLflow é um diferencial)
- ✓Noções de visualização de dados com Power BI para apresentação de resultados
- •Experiência no setor de Seguros (idealmente seguro auto, cross-sell/upsell ou precificação)
- •Experiência prévia com modelos de propensão em pipeline de vendas / cotação
- •Experiência com deploy de modelos em tempo real
Benefícios
- ✓Vale Alimentação e/ou Vale Refeição
- ✓Convênio Sesi e Sesc, oferecendo acesso a serviços de saúde, bem-estar e lazer
- ✓Parceria com Instituições de Ensino, com descontos exclusivos em cursos e programas educacionais
- ✓Auxílio para Certificações
- ✓Possibilidade de crescimento na empresa e de participação em projetos estratégicos
- ✓Oportunidade de trabalhar em uma empresa do mercado em plena expansão
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Mais vagas na Extractta →A Extractta nasceu com o propósito de transformar tecnologia em resultados reais para empresas de diversos segmentos. Ao longo da nossa trajetória, nos consolidamos como uma consultoria de inovação e tecnologia que une estratégia, pessoas e soluções digitais para apoiar organizações em seus desafios...[Ver Mais]
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